// 题库数据 - 全局变量
window.allQuestions = [
    {
      "id": 1,
      "type": "单选题",
      "question": "一家公司每季度进行预测，以决定如何优化运营来满足预期需求。该公司使用ML模型进行这些预测。一位AI从业者正在撰写关于已训练ML模型的报告，为公司利益相关者提供透明度和可解释性。AI从业者应该在报告中包含什么来满足透明度和可解释性要求？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "模型训练代码"},
        {"key": "B", "text": "部分依赖图（PDPs）"},
        {"key": "C", "text": "训练样本数据"},
        {"key": "D", "text": "模型收敛表"}
      ],
      "answer": "B"
    },
    {
      "id": 2,
      "type": "单选题",
      "question": "一家律师事务所想要使用大语言模型（LLMs）构建AI应用程序。该应用程序将读取法律文档并从文档中提取关键点。哪种解决方案满足这些要求？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "构建自动命名实体识别系统。"},
        {"key": "B", "text": "创建推荐引擎。"},
        {"key": "C", "text": "开发摘要聊天机器人。"},
        {"key": "D", "text": "开发多语言翻译系统。"}
      ],
      "answer": "C"
    },
    {
      "id": 3,
      "type": "单选题",
      "question": "一家公司想要根据基因特征将人类基因分类为20个类别。该公司需要一个ML算法来记录模型内部机制如何影响输出。哪种ML算法满足这些要求？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "决策树"},
        {"key": "B", "text": "线性回归"},
        {"key": "C", "text": "逻辑回归"},
        {"key": "D", "text": "神经网络"}
      ],
      "answer": "A"
    },
    {
      "id": 4,
      "type": "单选题",
      "question": "一家公司已经构建了一个图像分类模型来预测植物叶片照片中的植物疾病。该公司想要评估模型正确分类了多少图像。该公司应该使用哪种评估指标来衡量模型的性能？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "R平方分数"},
        {"key": "B", "text": "准确率"},
        {"key": "C", "text": "均方根误差（RMSE）"},
        {"key": "D", "text": "学习率"}
      ],
      "answer": "B"
    },
    {
      "id": 5,
      "type": "单选题",
      "question": "一家公司正在使用预训练的大语言模型（LLM）构建产品推荐聊天机器人。该公司需要LLM输出简短且用特定语言编写。哪种解决方案能使LLM响应质量符合公司期望？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "调整提示。"},
        {"key": "B", "text": "选择不同大小的LLM。"},
        {"key": "C", "text": "增加温度。"},
        {"key": "D", "text": "增加Top K值。"}
      ],
      "answer": "A"
    },
    {
      "id": 6,
      "type": "单选题",
      "question": "一家公司在生产环境中使用Amazon SageMaker进行ML管道。该公司有高达1 GB的大输入数据大小和高达1小时的处理时间。该公司需要近实时延迟。哪种SageMaker推理选项满足这些要求？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "实时推理"},
        {"key": "B", "text": "无服务器推理"},
        {"key": "C", "text": "异步推理"},
        {"key": "D", "text": "批量转换"}
      ],
      "answer": "C"
    },
    {
      "id": 7,
      "type": "单选题",
      "question": "一家公司正在使用特定领域的模型。该公司想要避免从头开始创建新模型。该公司希望改编预训练模型来为新的相关任务创建模型。哪种ML策略满足这些要求？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "增加epoch数量。"},
        {"key": "B", "text": "使用迁移学习。"},
        {"key": "C", "text": "减少epoch数量。"},
        {"key": "D", "text": "使用无监督学习。"}
      ],
      "answer": "B"
    },
    {
      "id": 8,
      "type": "单选题",
      "question": "一家公司正在构建一个解决方案来为防护眼镜生成图像。该解决方案必须具有高准确性，并且必须最小化错误注释的风险。哪种解决方案将满足这些要求？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "使用Amazon SageMaker Ground Truth Plus进行人工在环验证"},
        {"key": "B", "text": "使用Amazon Bedrock知识库进行数据增强"},
        {"key": "C", "text": "使用Amazon Rekognition进行图像识别"},
        {"key": "D", "text": "使用Amazon QuickSight Q进行数据摘要"}
      ],
      "answer": "A"
    },
    {
      "id": 9,
      "type": "单选题",
      "question": "一家公司想要使用Amazon Bedrock上的基础模型（FM）创建聊天机器人。FM需要访问存储在Amazon S3存储桶中的加密数据。数据使用Amazon S3托管密钥（SSE-S3）加密。FM在尝试访问S3存储桶数据时遇到失败。哪种解决方案将满足这些要求？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "确保Amazon Bedrock承担的角色有权限使用正确的加密密钥解密数据。"},
        {"key": "B", "text": "将S3存储桶的访问权限设置为允许公共访问，以启用通过互联网的访问。"},
        {"key": "C", "text": "使用提示工程技术告诉模型在Amazon S3中查找信息。"},
        {"key": "D", "text": "确保S3数据不包含敏感信息。"}
      ],
      "answer": "A"
    },
    {
      "id": 10,
      "type": "单选题",
      "question": "一家公司想要使用语言模型在边缘设备上创建推理应用程序。推理必须具有尽可能低的延迟。哪种解决方案将满足这些要求？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "在边缘设备上部署优化的小语言模型（SLMs）。"},
        {"key": "B", "text": "在边缘设备上部署优化的大语言模型（LLMs）。"},
        {"key": "C", "text": "整合集中式小语言模型（SLM）API，与边缘设备进行异步通信。"},
        {"key": "D", "text": "整合集中式大语言模型（LLM）API，与边缘设备进行异步通信。"}
      ],
      "answer": "A"
    },
    {
      "id": 11,
      "type": "单选题",
      "question": "一家公司想要使用Amazon SageMaker构建ML模型。该公司需要在多个团队之间共享和管理模型开发的变量。哪种SageMaker功能满足这些要求？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "Amazon SageMaker Feature Store"},
        {"key": "B", "text": "Amazon SageMaker Data Wrangler"},
        {"key": "C", "text": "Amazon SageMaker Clarify"},
        {"key": "D", "text": "Amazon SageMaker Model Cards"}
      ],
      "answer": "A"
    },
    {
      "id": 12,
      "type": "单选题",
      "question": "一家公司想要使用生成式AI来提高开发人员生产力和软件开发。该公司想要使用Amazon Q Developer。Amazon Q Developer可以做什么来帮助公司满足这些要求？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "创建软件片段、引用跟踪和开源许可证跟踪。"},
        {"key": "B", "text": "在不配置或管理服务器的情况下运行应用程序。"},
        {"key": "C", "text": "启用编码语音命令和提供自然语言搜索。"},
        {"key": "D", "text": "使用ML模型将音频文件转换为文本文档。"}
      ],
      "answer": "A"
    },
    {
      "id": 13,
      "type": "单选题",
      "question": "一家金融机构正在使用Amazon Bedrock开发AI应用程序。该应用程序托管在VPC中。为了满足监管合规标准，VPC不允许访问任何互联网流量。哪种AWS服务或功能将满足这些要求？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "AWS PrivateLink"},
        {"key": "B", "text": "Amazon Macie"},
        {"key": "C", "text": "Amazon CloudFront"},
        {"key": "D", "text": "Internet gateway"}
      ],
      "answer": "A"
    },
    {
      "id": 14,
      "type": "单选题",
      "question": "一家公司想要开发一个教育游戏，用户回答如下问题：\"一个罐子里有六个红色、四个绿色和三个黄色弹珠。从罐子中选择绿色弹珠的概率是多少？\"哪种解决方案以最少的运营开销满足这些要求？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "使用监督学习创建回归模型来预测概率。"},
        {"key": "B", "text": "使用强化学习训练模型返回概率。"},
        {"key": "C", "text": "使用代码通过简单规则和计算来计算概率。"},
        {"key": "D", "text": "使用无监督学习创建估计概率密度的模型。"}
      ],
      "answer": "C"
    },
    {
      "id": 15,
      "type": "单选题",
      "question": "哪种指标衡量运行AI模型的运行时效率？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "客户满意度分数（CSAT）"},
        {"key": "B", "text": "每个epoch的训练时间"},
        {"key": "C", "text": "平均响应时间"},
        {"key": "D", "text": "训练实例数量"}
      ],
      "answer": "C"
    },
    {
      "id": 16,
      "type": "单选题",
      "question": "一家公司正在构建联系中心应用程序，并希望从客户对话中获得洞察。该公司想要分析和提取客户通话音频中的关键信息。哪种解决方案满足这些要求？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "使用Amazon Lex构建对话聊天机器人。"},
        {"key": "B", "text": "使用Amazon Transcribe转录通话录音。"},
        {"key": "C", "text": "使用Amazon SageMaker Model Monitor从通话录音中提取信息。"},
        {"key": "D", "text": "使用Amazon Comprehend创建分类标签。"}
      ],
      "answer": "B"
    },
    {
      "id": 17,
      "type": "单选题",
      "question": "一家公司有PB级的未标记客户数据用于广告活动。该公司想要将其客户分类为不同层级，以便为公司产品做广告和推广。该公司应该使用哪种方法来满足这些要求？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "监督学习"},
        {"key": "B", "text": "无监督学习"},
        {"key": "C", "text": "强化学习"},
        {"key": "D", "text": "人类反馈强化学习（RLHF）"}
      ],
      "answer": "B"
    },
    {
      "id": 18,
      "type": "单选题",
      "question": "一位AI从业者想要使用基础模型（FM）设计搜索应用程序。搜索应用程序必须处理包含文本和图像的查询。AI从业者应该使用哪种类型的FM来驱动搜索应用程序？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "多模态嵌入模型"},
        {"key": "B", "text": "文本嵌入模型"},
        {"key": "C", "text": "多模态生成模型"},
        {"key": "D", "text": "图像生成模型"}
      ],
      "answer": "A"
    },
    {
      "id": 19,
      "type": "单选题",
      "question": "一家公司使用Amazon Bedrock的基础模型（FM）进行AI搜索工具。该公司想要使用公司数据微调模型以提高准确性。哪种策略将成功微调模型？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "提供带有提示字段和完成字段的标记数据。"},
        {"key": "B", "text": "通过创建包含csv格式多行的.txt文件来准备训练数据集。"},
        {"key": "C", "text": "为Amazon Bedrock购买Provisioned Throughput。"},
        {"key": "D", "text": "在期刊和教科书上训练模型。"}
      ],
      "answer": "A"
    },
    {
      "id": 20,
      "type": "单选题",
      "question": "一家公司想要使用AI保护其应用程序免受威胁。AI解决方案需要检查IP地址是否来自可疑来源。哪种解决方案满足这些要求？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "构建语音识别系统。"},
        {"key": "B", "text": "创建自然语言处理（NLP）命名实体识别系统。"},
        {"key": "C", "text": "开发异常检测系统。"},
        {"key": "D", "text": "创建欺诈预测系统。"}
      ],
      "answer": "C"
    },
    {
      "id": 21,
      "type": "单选题",
      "question": "Amazon OpenSearch Service的哪个功能使公司能够构建向量数据库应用程序？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "与Amazon S3的对象存储集成"},
        {"key": "B", "text": "支持地理空间索引和查询"},
        {"key": "C", "text": "可扩展的索引管理和最近邻搜索能力"},
        {"key": "D", "text": "对流数据执行实时分析的能力"}
      ],
      "answer": "C"
    },
    {
      "id": 22,
      "type": "单选题",
      "question": "哪个选项是生成式AI模型的用例？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "使用入侵检测系统改善网络安全"},
        {"key": "B", "text": "从文本描述为数字营销创建逼真图像"},
        {"key": "C", "text": "使用优化索引增强数据库性能"},
        {"key": "D", "text": "分析金融数据预测股市趋势"}
      ],
      "answer": "B"
    },
    {
      "id": 23,
      "type": "单选题",
      "question": "一家公司想要使用Amazon Bedrock构建生成式AI应用程序，需要选择基础模型（FM）。该公司想要知道一个提示中可以容纳多少信息。哪个考虑因素将影响公司的决定？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "温度"},
        {"key": "B", "text": "上下文窗口"},
        {"key": "C", "text": "批量大小"},
        {"key": "D", "text": "模型大小"}
      ],
      "answer": "B"
    },
    {
      "id": 24,
      "type": "单选题",
      "question": "一家公司想要制作聊天机器人来帮助客户。聊天机器人将在没有人工干预的情况下帮助解决技术问题。该公司为聊天机器人选择了基础模型（FM）。聊天机器人需要产生符合公司语调的响应。哪种解决方案满足这些要求？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "对FM可以产生的token数量设置低限制。"},
        {"key": "B", "text": "使用批量推理处理详细响应。"},
        {"key": "C", "text": "完善提示直到FM产生所需的响应。"},
        {"key": "D", "text": "为温度参数定义更高的数值。"}
      ],
      "answer": "C"
    },
    {
      "id": 25,
      "type": "单选题",
      "question": "一家公司想要在Amazon Bedrock上使用大语言模型（LLM）进行情感分析。该公司想要将文本段落的情感分类为积极或消极。哪种提示工程策略满足这些要求？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "在提示中提供文本段落示例及其对应的积极或消极标签，然后是要分类的新文本段落。"},
        {"key": "B", "text": "在提示中提供情感分析的详细解释以及LLM如何工作。"},
        {"key": "C", "text": "提供要分类的新文本段落，不提供任何额外的上下文或示例。"},
        {"key": "D", "text": "提供新文本段落以及一些不相关任务的示例，如文本摘要或问答。"}
      ],
      "answer": "A"
    },
    {
      "id": 26,
      "type": "单选题",
      "question": "一家安全公司正在使用Amazon Bedrock运行基础模型（FMs）。该公司想要确保只有授权用户调用模型。该公司需要识别任何未授权访问尝试，以便为FM的未来迭代设置适当的AWS Identity and Access Management（IAM）策略和角色。该公司应该使用哪种AWS服务来识别试图访问Amazon Bedrock的未授权用户？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "AWS Audit Manager"},
        {"key": "B", "text": "AWS CloudTrail"},
        {"key": "C", "text": "Amazon Fraud Detector"},
        {"key": "D", "text": "AWS Trusted Advisor"}
      ],
      "answer": "B"
    },
    {
      "id": 27,
      "type": "单选题",
      "question": "一家公司已经开发了用于图像分类的ML模型。该公司想要将模型部署到生产环境，以便Web应用程序可以使用该模型。该公司需要实施解决方案来托管模型并提供预测，而无需管理任何底层基础设施。哪种解决方案将满足这些要求？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "使用Amazon SageMaker Serverless Inference部署模型。"},
        {"key": "B", "text": "使用Amazon CloudFront部署模型。"},
        {"key": "C", "text": "使用Amazon API Gateway托管模型并提供预测。"},
        {"key": "D", "text": "使用AWS Batch托管模型并提供预测。"}
      ],
      "answer": "A"
    },
    {
      "id": 28,
      "type": "单选题",
      "question": "一家AI公司定期在独立软件供应商（ISVs）的帮助下评估其系统和流程。该公司需要在ISV的合规报告可用时接收电子邮件通知。该公司可以使用哪种AWS服务来满足此要求？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "AWS Audit Manager"},
        {"key": "B", "text": "AWS Artifact"},
        {"key": "C", "text": "AWS Trusted Advisor"},
        {"key": "D", "text": "AWS Data Exchange"}
      ],
      "answer": "B"
    },
    {
      "id": 29,
      "type": "单选题",
      "question": "一家公司想要使用大语言模型（LLM）开发对话代理。该公司需要防止LLM被常见的提示工程技术操纵，以执行不良行为或暴露敏感信息。哪种行动将减少这些风险？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "创建教导LLM检测攻击模式的提示模板。"},
        {"key": "B", "text": "增加对LLM调用请求的温度参数。"},
        {"key": "C", "text": "避免使用未在Amazon SageMaker中列出的LLM。"},
        {"key": "D", "text": "减少对LLM调用的输入token数量。"}
      ],
      "answer": "A"
    },
    {
      "id": 30,
      "type": "单选题",
      "question": "一家公司正在使用生成式AI安全范围矩阵来评估其解决方案的安全责任。该公司根据矩阵确定了四种不同的解决方案范围。哪种解决方案范围给公司最多的安全责任所有权？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "使用具有嵌入式生成式AI功能的第三方企业应用程序。"},
        {"key": "B", "text": "使用现有第三方生成式AI基础模型（FM）构建应用程序。"},
        {"key": "C", "text": "通过使用特定于业务的数据微调模型来完善现有第三方生成式AI基础模型（FM）。"},
        {"key": "D", "text": "使用客户拥有的特定数据从头构建和训练生成式AI模型。"}
      ],
      "answer": "D"
    },
    {
      "id": 31,
      "type": "单选题",
      "question": "一位AI从业者有一个动物照片数据库。AI从业者想要自动识别和分类照片中的动物，无需人工努力。哪种策略满足这些要求？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "目标检测"},
        {"key": "B", "text": "异常检测"},
        {"key": "C", "text": "命名实体识别"},
        {"key": "D", "text": "修复"}
      ],
      "answer": "A"
    },
    {
      "id": 32,
      "type": "单选题",
      "question": "一家公司想要使用Amazon Bedrock创建应用程序。该公司预算有限，更喜欢灵活性而不需要长期承诺。哪种Amazon Bedrock定价模型满足这些要求？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "按需"},
        {"key": "B", "text": "模型定制"},
        {"key": "C", "text": "Provisioned Throughput"},
        {"key": "D", "text": "Spot Instance"}
      ],
      "answer": "A"
    },
    {
      "id": 33,
      "type": "单选题",
      "question": "哪种AWS服务或功能可以帮助AI开发团队在团队的VPC内快速部署和使用基础模型（FM）？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "Amazon Personalize"},
        {"key": "B", "text": "Amazon SageMaker JumpStart"},
        {"key": "C", "text": "PartyRock, an Amazon Bedrock Playground"},
        {"key": "D", "text": "Amazon SageMaker endpoints"}
      ],
      "answer": "B"
    },
    {
      "id": 34,
      "type": "单选题",
      "question": "公司如何在Amazon Bedrock上安全地使用大语言模型（LLMs）？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "设计清晰和具体的提示。使用最小权限访问配置AWS Identity and Access Management（IAM）角色和策略。"},
        {"key": "B", "text": "启用AWS Audit Manager进行自动模型评估作业。"},
        {"key": "C", "text": "启用Amazon Bedrock自动模型评估作业。"},
        {"key": "D", "text": "使用Amazon CloudWatch Logs使模型可解释并监控偏见。"}
      ],
      "answer": "A"
    },
    {
      "id": 35,
      "type": "单选题",
      "question": "一家公司在数据库中有TB级数据，可用于业务分析。该公司想要构建基于AI的应用程序，可以从员工提供的输入文本构建SQL查询。员工对技术经验最少。哪种解决方案满足这些要求？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "生成式预训练变换器（GPT）"},
        {"key": "B", "text": "残差神经网络"},
        {"key": "C", "text": "支持向量机"},
        {"key": "D", "text": "WaveNet"}
      ],
      "answer": "A"
    },
    {
      "id": 36,
      "type": "单选题",
      "question": "一家公司构建了用于目标检测的深度学习模型并将模型部署到生产环境。当模型分析新图像以识别目标时，发生了哪种AI过程？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "训练"},
        {"key": "B", "text": "推理"},
        {"key": "C", "text": "模型部署"},
        {"key": "D", "text": "偏见纠正"}
      ],
      "answer": "B"
    },
    {
      "id": 37,
      "type": "单选题",
      "question": "一位AI从业者正在构建模型来生成各种职业中人类的图像。AI从业者发现输入数据有偏见，特定属性影响图像生成并在模型中产生偏见。哪种技术将解决这个问题？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "不平衡类别的数据增强"},
        {"key": "B", "text": "类别分布的模型监控"},
        {"key": "C", "text": "检索增强生成（RAG）"},
        {"key": "D", "text": "图像水印检测"}
      ],
      "answer": "A"
    },
    {
      "id": 38,
      "type": "单选题",
      "question": "一家公司正在使用Amazon Bedrock实施Amazon Titan基础模型（FM）。该公司需要使用来自公司私有数据源的相关数据来补充模型。哪种解决方案将满足此要求？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "使用不同的FM。"},
        {"key": "B", "text": "选择较低的温度值。"},
        {"key": "C", "text": "创建Amazon Bedrock知识库。"},
        {"key": "D", "text": "启用模型调用日志记录。"}
      ],
      "answer": "C"
    },
    {
      "id": 39,
      "type": "单选题",
      "question": "一家医疗公司正在为诊断目的定制基础模型（FM）。该公司需要模型透明和可解释以满足监管要求。哪种解决方案将满足这些要求？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "使用Amazon Inspector配置安全性和合规性。"},
        {"key": "B", "text": "使用Amazon SageMaker Clarify生成简单指标、报告和示例。"},
        {"key": "C", "text": "使用Amazon Macie加密和保护训练数据。"},
        {"key": "D", "text": "收集更多数据。使用Amazon Rekognition向数据添加自定义标签。"}
      ],
      "answer": "B"
    },
    {
      "id": 40,
      "type": "多选题",
      "question": "一家公司想要部署对话聊天机器人来回答客户问题。聊天机器人基于微调的Amazon SageMaker JumpStart模型。应用程序必须符合多个监管框架。该公司可以展示哪些能力的合规性？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "自动扩展推理端点"},
        {"key": "B", "text": "威胁检测"},
        {"key": "C", "text": "数据保护"},
        {"key": "D", "text": "成本优化"},
        {"key": "E", "text": "松耦合微服务"}
      ],
      "answer": "B C"
    },
    {
      "id": 41,
      "type": "单选题",
      "question": "一家公司正在训练基础模型（FM）。该公司想要将模型的准确性提高到特定的接受水平。哪种解决方案将满足这些要求？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "减少批量大小。"},
        {"key": "B", "text": "增加epoch。"},
        {"key": "C", "text": "减少epoch。"},
        {"key": "D", "text": "增加温度参数。"}
      ],
      "answer": "B"
    },
    {
      "id": 42,
      "type": "单选题",
      "question": "一家公司正在构建大语言模型（LLM）问答聊天机器人。该公司想要减少呼叫中心员工响应客户问题所需的操作数量。该公司应该使用哪个业务目标来评估LLM聊天机器人的效果？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "网站参与率"},
        {"key": "B", "text": "平均通话时长"},
        {"key": "C", "text": "企业社会责任"},
        {"key": "D", "text": "监管合规"}
      ],
      "answer": "B"
    },
    {
      "id": 43,
      "type": "单选题",
      "question": "Amazon SageMaker Clarify提供什么功能？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "集成检索增强生成（RAG）工作流"},
        {"key": "B", "text": "监控生产中ML模型的质量"},
        {"key": "C", "text": "记录ML模型的关键细节"},
        {"key": "D", "text": "在数据准备期间识别潜在偏见"}
      ],
      "answer": "D"
    },
    {
      "id": 44,
      "type": "单选题",
      "question": "一家公司正在开发新模型来预测特定物品的价格。模型在训练数据集上表现良好。当公司将模型部署到生产环境时，模型的性能显著下降。公司应该做什么来缓解这个问题？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "减少训练中使用的数据量。"},
        {"key": "B", "text": "向模型添加超参数。"},
        {"key": "C", "text": "增加训练中使用的数据量。"},
        {"key": "D", "text": "增加模型训练时间。"}
      ],
      "answer": "C"
    },
    {
      "id": 45,
      "type": "多选题",
      "question": "一家电子商务公司想要构建解决方案，根据产品的书面客户评论确定客户情感。哪些AWS服务满足这些要求？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "Amazon Lex"},
        {"key": "B", "text": "Amazon Comprehend"},
        {"key": "C", "text": "Amazon Polly"},
        {"key": "D", "text": "Amazon Bedrock"},
        {"key": "E", "text": "Amazon Rekognition"}
      ],
      "answer": "B D"
    },
    {
      "id": 46,
      "type": "单选题",
      "question": "一家公司想要使用Amazon Bedrock的大语言模型（LLMs）为公司产品手册开发聊天界面。手册以PDF文件形式存储。哪种解决方案最经济地满足这些要求？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "使用提示工程在向Amazon Bedrock提交提示时将一个PDF文件作为上下文添加到用户提示中。"},
        {"key": "B", "text": "使用提示工程在向Amazon Bedrock提交提示时将所有PDF文件作为上下文添加到用户提示中。"},
        {"key": "C", "text": "使用所有PDF文档通过Amazon Bedrock微调模型。使用微调模型处理用户提示。"},
        {"key": "D", "text": "将PDF文档上传到Amazon Bedrock知识库。当用户向Amazon Bedrock提交提示时，使用知识库提供上下文。"}
      ],
      "answer": "D"
    },
    {
      "id": 47,
      "type": "单选题",
      "question": "一家社交媒体公司想要使用大语言模型（LLM）进行内容审核。该公司想要评估LLM输出的偏见和对特定群体或个人的潜在歧视。该公司应该使用哪种数据源以最少的管理工作评估LLM输出？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "用户生成内容"},
        {"key": "B", "text": "审核日志"},
        {"key": "C", "text": "内容审核指南"},
        {"key": "D", "text": "基准数据集"}
      ],
      "answer": "D"
    },
    {
      "id": 48,
      "type": "单选题",
      "question": "一家公司想要使用预训练的生成式AI模型为其营销活动生成内容。该公司需要确保生成的内容与公司的品牌声音和消息要求一致。哪种解决方案满足这些要求？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "优化模型的架构和超参数以提高模型的整体性能。"},
        {"key": "B", "text": "通过向模型架构添加更多层来增加模型的复杂性。"},
        {"key": "C", "text": "创建有效的提示，提供清晰的指令和上下文来指导模型的生成。"},
        {"key": "D", "text": "选择大型、多样化的数据集来预训练新的生成模型。"}
      ],
      "answer": "C"
    },
    {
      "id": 49,
      "type": "多选题",
      "question": "一家贷款公司正在构建基于生成式AI的解决方案，根据特定业务标准为新申请人提供折扣。该公司想要负责任地构建和使用AI模型，以最小化可能对某些客户产生负面影响的偏见。该公司应该采取哪些行动来满足这些要求？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "检测数据中的不平衡或差异。"},
        {"key": "B", "text": "确保模型频繁运行。"},
        {"key": "C", "text": "评估模型的行为，以便公司可以向利益相关者提供透明度。"},
        {"key": "D", "text": "使用面向召回的摘要评估（ROUGE）技术确保模型100%准确。"},
        {"key": "E", "text": "确保模型的推理时间在接受的限制内。"}
      ],
      "answer": "A C"
    },
    {
      "id": 50,
      "type": "单选题",
      "question": "一家公司正在使用Amazon Bedrock基础模型为内部用例总结文档。该公司训练了自定义模型以提高摘要质量。该公司必须采取什么行动才能通过Amazon Bedrock使用自定义模型？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "为自定义模型购买Provisioned Throughput。"},
        {"key": "B", "text": "在Amazon SageMaker端点中部署自定义模型进行实时推理。"},
        {"key": "C", "text": "在Amazon SageMaker Model Registry中注册模型。"},
        {"key": "D", "text": "在Amazon Bedrock中授予对自定义模型的访问权限。"}
      ],
      "answer": "A"
    },
    {
      "id": 51,
      "type": "单选题",
      "question": "一家公司需要从Amazon Bedrock中选择模型供内部使用。该公司必须识别一个以公司员工偏好的风格生成响应的模型。公司应该做什么来满足这些要求？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "使用内置提示数据集评估模型。"},
        {"key": "B", "text": "使用人力和自定义提示数据集评估模型。"},
        {"key": "C", "text": "使用公共模型排行榜识别模型。"},
        {"key": "D", "text": "在尝试模型时使用Amazon CloudWatch中的模型InvocationLatency运行时指标。"}
      ],
      "answer": "B"
    },
    {
      "id": 52,
      "type": "单选题",
      "question": "一名大学生正在从生成式AI复制内容来写论文。这个场景代表负责任生成式AI的哪个挑战？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "毒性"},
        {"key": "B", "text": "幻觉"},
        {"key": "C", "text": "抄袭"},
        {"key": "D", "text": "隐私"}
      ],
      "answer": "C"
    },
    {
      "id": 53,
      "type": "单选题",
      "question": "一家公司需要仅基于公司私有数据构建自己的大语言模型（LLM）。该公司担心训练过程的环境影响。训练LLM时哪种Amazon EC2实例类型对环境影响最小？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "Amazon EC2 C系列"},
        {"key": "B", "text": "Amazon EC2 G系列"},
        {"key": "C", "text": "Amazon EC2 P系列"},
        {"key": "D", "text": "Amazon EC2 Trn系列"}
      ],
      "answer": "D"
    },
    {
      "id": 54,
      "type": "单选题",
      "question": "一家公司想要为儿童构建交互式应用程序，基于经典故事生成新故事。该公司想要使用Amazon Bedrock，需要确保结果和主题适合儿童。哪种AWS服务或功能将满足这些要求？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "Amazon Rekognition"},
        {"key": "B", "text": "Amazon Bedrock playgrounds"},
        {"key": "C", "text": "Guardrails for Amazon Bedrock"},
        {"key": "D", "text": "Agents for Amazon Bedrock"}
      ],
      "answer": "C"
    },
    {
      "id": 55,
      "type": "单选题",
      "question": "一家公司正在构建需要基于现有数据生成合成数据的应用程序。该公司可以使用哪种类型的模型来满足此要求？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "生成对抗网络（GAN）"},
        {"key": "B", "text": "XGBoost"},
        {"key": "C", "text": "残差神经网络"},
        {"key": "D", "text": "WaveNet"}
      ],
      "answer": "A"
    },
    {
      "id": 56,
      "type": "单选题",
      "question": "一家数字设备公司想要预测内存硬件的客户需求。该公司没有编码经验或ML算法知识，需要开发数据驱动的预测模型。该公司需要对内部数据和外部数据进行分析。哪种解决方案将满足这些要求？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "将数据存储在Amazon S3中。使用Amazon SageMaker内置算法创建ML模型和需求预测，这些算法使用来自Amazon S3的数据。"},
        {"key": "B", "text": "将数据导入Amazon SageMaker Data Wrangler。使用SageMaker内置算法创建ML模型和需求预测。"},
        {"key": "C", "text": "将数据导入Amazon SageMaker Data Wrangler。使用Amazon Personalize Trending-Now配方构建ML模型和需求预测。"},
        {"key": "D", "text": "将数据导入Amazon SageMaker Canvas。通过从SageMaker Canvas中选择数据值来构建ML模型和需求预测。"}
      ],
      "answer": "D"
    },
    {
      "id": 57,
      "type": "单选题",
      "question": "一家公司安装了安全摄像头。该公司使用ML模型评估安全摄像头录像以发现潜在盗窃。该公司发现模型不成比例地标记特定种族群体成员。哪种类型的偏见影响模型输出？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "测量偏见"},
        {"key": "B", "text": "采样偏见"},
        {"key": "C", "text": "观察者偏见"},
        {"key": "D", "text": "确认偏见"}
      ],
      "answer": "B"
    },
    {
      "id": 58,
      "type": "单选题",
      "question": "一家公司正在构建客户服务聊天机器人。该公司希望聊天机器人通过从过去的交互和在线资源学习来改进其响应。哪种AI学习策略提供这种自我改进能力？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "使用手动策划的好响应和坏响应数据集进行监督学习"},
        {"key": "B", "text": "使用奖励积极客户反馈的强化学习"},
        {"key": "C", "text": "使用无监督学习找到相似客户询问的聚类"},
        {"key": "D", "text": "使用持续更新的FAQ数据库进行监督学习"}
      ],
      "answer": "B"
    },
    {
      "id": 59,
      "type": "单选题",
      "question": "一位AI从业者已经构建了深度学习模型来分类图像中材料的类型。AI从业者现在想要测量模型性能。哪种指标将帮助AI从业者评估模型的性能？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "混淆矩阵"},
        {"key": "B", "text": "相关矩阵"},
        {"key": "C", "text": "R2分数"},
        {"key": "D", "text": "均方误差（MSE）"}
      ],
      "answer": "A"
    },
    {
      "id": 60,
      "type": "单选题",
      "question": "一家公司已经构建了可以用图像响应自然语言问题的聊天机器人。该公司想要确保聊天机器人不返回不当或不需要的图像。哪种解决方案将满足这些要求？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "实施审核API。"},
        {"key": "B", "text": "使用通用公共数据集重新训练模型。"},
        {"key": "C", "text": "执行模型验证。"},
        {"key": "D", "text": "自动化用户反馈集成。"}
      ],
      "answer": "A"
    },
    {
      "id": 61,
      "type": "单选题",
      "question": "一位AI从业者正在使用Amazon Bedrock基础模型总结客户服务部门的会话聊天。AI从业者想要存储调用日志以监控模型输入和输出数据。AI从业者应该使用哪种策略？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "将AWS CloudTrail配置为模型的日志目标。"},
        {"key": "B", "text": "在Amazon Bedrock中启用调用日志记录。"},
        {"key": "C", "text": "将AWS Audit Manager配置为模型的日志目标。"},
        {"key": "D", "text": "在Amazon EventBridge中配置模型调用日志记录。"}
      ],
      "answer": "B"
    },
    {
      "id": 62,
      "type": "单选题",
      "question": "一家公司正在构建ML模型来分析存档数据。该公司必须对多GB大小的大型数据集执行推理。该公司不需要立即访问模型预测。哪种Amazon SageMaker推理选项将满足这些要求？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "批量转换"},
        {"key": "B", "text": "实时推理"},
        {"key": "C", "text": "无服务器推理"},
        {"key": "D", "text": "异步推理"}
      ],
      "answer": "A"
    },
    {
      "id": 63,
      "type": "单选题",
      "question": "哪个术语描述AI和自然语言处理（NLP）模型用来改进对文本信息理解的现实世界对象和概念的数值表示？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "嵌入"},
        {"key": "B", "text": "Token"},
        {"key": "C", "text": "模型"},
        {"key": "D", "text": "二进制"}
      ],
      "answer": "A"
    },
    {
      "id": 64,
      "type": "单选题",
      "question": "一家研究公司使用Amazon Bedrock的基础模型（FM）实施了聊天机器人。聊天机器人从大型研究论文数据库中搜索问题答案。经过多次提示工程尝试后，该公司注意到由于研究论文中复杂的科学术语，FM表现不佳。公司如何改善聊天机器人的性能？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "使用少样本提示来定义FM如何回答问题。"},
        {"key": "B", "text": "使用领域适应微调来使FM适应复杂的科学术语。"},
        {"key": "C", "text": "更改FM推理参数。"},
        {"key": "D", "text": "清理研究论文数据以删除复杂的科学术语。"}
      ],
      "answer": "B"
    },
    {
      "id": 65,
      "type": "单选题",
      "question": "一家公司想要在Amazon Bedrock上使用大语言模型（LLM）进行情感分析。该公司需要LLM对相同输入提示产生更一致的响应。该公司应该对推理参数进行哪种调整来满足这些要求？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "降低温度值。"},
        {"key": "B", "text": "增加温度值。"},
        {"key": "C", "text": "减少输出token的长度。"},
        {"key": "D", "text": "增加最大生成长度。"}
      ],
      "answer": "A"
    },
    {
      "id": 66,
      "type": "单选题",
      "question": "一家公司想要使用Amazon Bedrock和上传到Amazon S3的客户数据开发大语言模型（LLM）应用程序。该公司的安全策略规定每个团队只能访问该团队自己客户的数据。哪种解决方案将满足这些要求？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "为每个团队创建Amazon Bedrock自定义服务角色，该角色只能访问该团队的客户数据。"},
        {"key": "B", "text": "创建具有Amazon S3访问权限的自定义服务角色。要求团队在每个Amazon Bedrock请求中指定客户名称。"},
        {"key": "C", "text": "在Amazon S3中编辑个人数据。更新S3存储桶策略以允许团队访问客户数据。"},
        {"key": "D", "text": "创建一个具有完整Amazon S3访问权限的Amazon Bedrock角色。为每个团队创建只能访问每个团队客户文件夹的IAM角色。"}
      ],
      "answer": "A"
    },
    {
      "id": 67,
      "type": "单选题",
      "question": "一家医疗公司在Amazon Bedrock上部署了疾病检测模型。为了符合隐私政策，该公司想要防止模型在其响应中包含个人患者信息。该公司还想要在发生政策违规时收到通知。哪种解决方案满足这些要求？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "使用Amazon Macie扫描模型输出中的敏感数据，并为潜在违规设置警报。"},
        {"key": "B", "text": "配置AWS CloudTrail监控模型响应，并为任何检测到的个人信息创建警报。"},
        {"key": "C", "text": "使用Guardrails for Amazon Bedrock过滤内容。为政策违规通知设置Amazon CloudWatch警报。"},
        {"key": "D", "text": "实施Amazon SageMaker Model Monitor检测数据漂移，并在模型质量下降时接收警报。"}
      ],
      "answer": "C"
    },
    {
      "id": 68,
      "type": "单选题",
      "question": "一家公司手动审查所有提交的PDF格式简历。随着公司发展，该公司预计简历数量将超过公司的审查能力。该公司需要自动化系统将PDF简历转换为纯文本格式以进行额外处理。哪种AWS服务满足此要求？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "Amazon Textract"},
        {"key": "B", "text": "Amazon Personalize"},
        {"key": "C", "text": "Amazon Lex"},
        {"key": "D", "text": "Amazon Transcribe"}
      ],
      "answer": "A"
    },
    {
      "id": 69,
      "type": "单选题",
      "question": "一家教育提供商正在构建问答应用程序，使用生成式AI模型解释复杂概念。教育提供商想要根据提问者自动更改模型响应的风格。教育提供商将向模型提供提问用户的年龄范围。哪种解决方案以最少的实施工作满足这些要求？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "使用代表应用程序将支持的各种年龄范围的额外训练数据微调模型。"},
        {"key": "B", "text": "向提示上下文添加角色描述，指示模型响应应针对的年龄范围。"},
        {"key": "C", "text": "使用思维链推理推断适合该用户的响应的正确风格和复杂性。"},
        {"key": "D", "text": "根据用户年龄总结响应文本，以便年轻用户收到更短的响应。"}
      ],
      "answer": "B"
    },
    {
      "id": 70,
      "type": "单选题",
      "question": "哪种策略评估用于图像分类任务的基础模型（FM）的准确性？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "主题建模"},
        {"key": "B", "text": "聚类模型"},
        {"key": "C", "text": "规范性ML模型"},
        {"key": "D", "text": "基于BERT的模型"}
      ],
      "answer": "D"
    },
    {
      "id": 71,
      "type": "单选题",
      "question": "一家公司想要显示其在过去12个月中各零售地点顶级销售产品的总销售额。该公司应该使用哪种AWS解决方案来自动化图表生成？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "Amazon Q in Amazon EC2"},
        {"key": "B", "text": "Amazon Q Developer"},
        {"key": "C", "text": "Amazon Q in Amazon QuickSight"},
        {"key": "D", "text": "Amazon Q in AWS Chatbot"}
      ],
      "answer": "C"
    },
    {
      "id": 72,
      "type": "单选题",
      "question": "一家公司正在构建聊天机器人以改善用户体验。该公司正在使用Amazon Bedrock的大语言模型（LLM）进行意图检测。该公司想要使用少样本学习来提高意图检测准确性。该公司需要哪些额外数据来满足这些要求？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "聊天机器人响应和正确用户意图的配对"},
        {"key": "B", "text": "用户消息和正确聊天机器人响应的配对"},
        {"key": "C", "text": "用户消息和正确用户意图的配对"},
        {"key": "D", "text": "用户意图和正确聊天机器人响应的配对"}
      ],
      "answer": "C"
    },
    {
      "id": 73,
      "type": "单选题",
      "question": "一家公司正在Amazon Bedrock托管的基础模型上使用少样本提示。该模型当前在提示中使用10个示例。该模型每天调用一次，表现良好。该公司想要降低月度成本。哪种解决方案将满足这些要求？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "使用微调定制模型。"},
        {"key": "B", "text": "减少提示中的token数量。"},
        {"key": "C", "text": "增加提示中的token数量。"},
        {"key": "D", "text": "使用Provisioned Throughput。"}
      ],
      "answer": "B"
    },
    {
      "id": 74,
      "type": "单选题",
      "question": "一位AI从业者正在使用大语言模型（LLM）为营销活动创建内容。生成的内容听起来合理且真实，但是不正确的。LLM遇到了什么问题？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "数据泄漏"},
        {"key": "B", "text": "幻觉"},
        {"key": "C", "text": "过拟合"},
        {"key": "D", "text": "欠拟合"}
      ],
      "answer": "B"
    },
    {
      "id": 75,
      "type": "单选题",
      "question": "一位AI从业者使用包含机密数据的训练数据集在Amazon Bedrock上训练了自定义模型。AI从业者想要确保自定义模型不会基于机密数据生成推理响应。AI从业者应该如何防止基于机密数据的响应？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "删除自定义模型。从训练数据集中删除机密数据。重新训练自定义模型。"},
        {"key": "B", "text": "使用动态数据掩码在推理响应中掩码机密数据。"},
        {"key": "C", "text": "使用Amazon SageMaker在推理响应中加密机密数据。"},
        {"key": "D", "text": "使用AWS Key Management Service（AWS KMS）在自定义模型中加密机密数据。"}
      ],
      "answer": "B"
    },
    {
      "id": 76,
      "type": "单选题",
      "question": "一家公司使用生成式AI构建了解决方案。该解决方案使用大语言模型（LLMs）将培训手册从英语翻译成其他语言。该公司想要通过检查为手册生成的文本来评估解决方案的准确性。哪种模型评估策略满足这些要求？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "双语评估替补（BLEU）"},
        {"key": "B", "text": "均方根误差（RMSE）"},
        {"key": "C", "text": "面向召回的摘要评估（ROUGE）"},
        {"key": "D", "text": "F1分数"}
      ],
      "answer": "A"
    },
    {
      "id": 77,
      "type": "单选题",
      "question": "一家大型零售商每天收到数千个关于产品的客户支持询问。客户支持询问需要快速处理和响应。该公司想要实施Agents for Amazon Bedrock。使用Amazon Bedrock代理的关键好处是什么，可以帮助这家零售商？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "生成自定义基础模型（FMs）来预测客户需求"},
        {"key": "B", "text": "自动化重复任务和编排复杂工作流"},
        {"key": "C", "text": "自动调用多个基础模型（FMs）并整合结果"},
        {"key": "D", "text": "基于预定义标准和指标选择基础模型（FM）"}
      ],
      "answer": "B"
    },
    {
      "id": 78,
      "type": "单选题",
      "question": "微调基础模型（FM）时持续预训练的好处是什么？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "帮助降低模型的复杂性"},
        {"key": "B", "text": "随时间改善模型性能"},
        {"key": "C", "text": "减少训练时间要求"},
        {"key": "D", "text": "优化模型推理时间"}
      ],
      "answer": "B"
    },
    {
      "id": 79,
      "type": "单选题",
      "question": "在生成式AI模型的上下文中，token是什么？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "Token是生成式AI模型操作的基本输入和输出单元，代表单词、子词或其他语言单元。"},
        {"key": "B", "text": "Token是生成式AI模型中使用的单词或概念的数学表示。"},
        {"key": "C", "text": "Token是生成式AI模型的预训练权重，针对特定任务进行微调。"},
        {"key": "D", "text": "Token是给予生成式AI模型以生成输出的特定提示或指令。"}
      ],
      "answer": "A"
    },
    {
      "id": 80,
      "type": "单选题",
      "question": "一家公司想要评估与使用大语言模型（LLM）生成推理相关的成本。该公司想要使用Amazon Bedrock构建生成式AI应用程序。哪个因素将驱动推理成本？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "消耗的token数量"},
        {"key": "B", "text": "温度值"},
        {"key": "C", "text": "用于训练LLM的数据量"},
        {"key": "D", "text": "总训练时间"}
      ],
      "answer": "A"
    },
    {
      "id": 81,
      "type": "单选题",
      "question": "一家公司正在使用Amazon SageMaker Studio笔记本构建和训练ML模型。该公司将数据存储在Amazon S3存储桶中。该公司需要管理从Amazon S3到SageMaker Studio笔记本的数据流。哪种解决方案将满足此要求？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "使用Amazon Inspector监控SageMaker Studio。"},
        {"key": "B", "text": "使用Amazon Macie监控SageMaker Studio。"},
        {"key": "C", "text": "配置SageMaker使用带有S3端点的VPC。"},
        {"key": "D", "text": "配置SageMaker使用S3 Glacier Deep Archive。"}
      ],
      "answer": "C"
    },
    {
      "id": 82,
      "type": "单选题",
      "question": "一家公司有一个使用Amazon Bedrock定制的基础模型（FM）来回答关于产品的客户查询。该公司想要验证模型对新类型查询的响应。该公司需要上传Amazon Bedrock可用于验证的新数据集。哪种AWS服务满足这些要求？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "Amazon S3"},
        {"key": "B", "text": "Amazon Elastic Block Store（Amazon EBS）"},
        {"key": "C", "text": "Amazon Elastic File System（Amazon EFS）"},
        {"key": "D", "text": "AWS Snowcone"}
      ],
      "answer": "A"
    },
    {
      "id": 83,
      "type": "单选题",
      "question": "哪种提示攻击直接暴露大语言模型（LLM）的配置行为？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "提示角色切换"},
        {"key": "B", "text": "利用友好和信任"},
        {"key": "C", "text": "忽略提示模板"},
        {"key": "D", "text": "提取提示模板"}
      ],
      "answer": "D"
    },
    {
      "id": 84,
      "type": "单选题",
      "question": "一家公司想要使用Amazon Bedrock。该公司需要审查在使用Amazon Bedrock时公司负责的安全方面。该公司将负责哪个安全方面？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "修补和更新Amazon Bedrock的版本"},
        {"key": "B", "text": "保护托管Amazon Bedrock的基础设施"},
        {"key": "C", "text": "保护公司在传输和静止状态下的数据"},
        {"key": "D", "text": "在公司网络内配置Amazon Bedrock"}
      ],
      "answer": "C"
    },
    {
      "id": 85,
      "type": "单选题",
      "question": "一家社交媒体公司想要使用大语言模型（LLM）总结消息。该公司选择了Amazon SageMaker JumpStart上可用的几个LLM。该公司想要比较这些模型生成输出的毒性。哪种策略以最少的运营开销为公司提供评估LLM的能力？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "众包评估"},
        {"key": "B", "text": "自动模型评估"},
        {"key": "C", "text": "使用人工工作者的模型评估"},
        {"key": "D", "text": "人类反馈强化学习（RLHF）"}
      ],
      "answer": "B"
    },
    {
      "id": 86,
      "type": "单选题",
      "question": "一家公司正在测试基础模型（FM）的安全性。在测试期间，该公司想要绕过安全功能并制作有害内容。这是哪种安全技术的例子？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "模糊训练数据以发现漏洞"},
        {"key": "B", "text": "拒绝服务（DoS）"},
        {"key": "C", "text": "经授权的渗透测试"},
        {"key": "D", "text": "越狱"}
      ],
      "answer": "D"
    },
    {
      "id": 87,
      "type": "单选题",
      "question": "一家公司需要使用Amazon SageMaker进行模型训练和推理。该公司必须符合监管要求，在没有互联网访问的隔离环境中运行SageMaker作业。哪种解决方案将满足这些要求？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "使用SageMaker Experiments运行SageMaker训练和推理。"},
        {"key": "B", "text": "使用网络隔离运行SageMaker训练和推理。"},
        {"key": "C", "text": "使用SageMaker地理空间功能的加密对静止数据进行加密。"},
        {"key": "D", "text": "将适当的AWS Identity and Access Management（IAM）角色与SageMaker作业关联。"}
      ],
      "answer": "B"
    },
    {
      "id": 88,
      "type": "单选题",
      "question": "一个ML研究团队开发自定义ML模型。模型工件与其他团队共享，以集成到产品和服务中。ML团队保留模型训练代码和数据。ML团队想要构建ML团队可用于审计模型的机制。ML团队在发布自定义ML模型时应该使用哪种解决方案？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "创建包含相关信息的文档。将文档存储在Amazon S3中。"},
        {"key": "B", "text": "使用AWS AI Service Cards实现模型的透明度和理解。"},
        {"key": "C", "text": "创建包含预期用途以及训练和推理详细信息的Amazon SageMaker Model Cards。"},
        {"key": "D", "text": "创建模型训练脚本。将模型训练脚本提交到Git存储库。"}
      ],
      "answer": "C"
    },
    {
      "id": 89,
      "type": "单选题",
      "question": "一家软件公司为客户构建工具。该公司想要使用AI来提高软件开发生产力。哪种解决方案将满足这些要求？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "使用二元分类模型生成代码审查。"},
        {"key": "B", "text": "在公司的开发工具中安装代码推荐软件。"},
        {"key": "C", "text": "安装代码预测工具来预测潜在的代码问题。"},
        {"key": "D", "text": "使用自然语言处理（NLP）工具生成代码。"}
      ],
      "answer": "D"
    },
    {
      "id": 90,
      "type": "单选题",
      "question": "一家零售店想要使用Amazon SageMaker DeepAR预测算法预测未来几周特定产品的需求。哪种类型的数据将满足此要求？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "文本数据"},
        {"key": "B", "text": "图像数据"},
        {"key": "C", "text": "时间序列数据"},
        {"key": "D", "text": "二进制数据"}
      ],
      "answer": "C"
    },
    {
      "id": 91,
      "type": "单选题",
      "question": "一家大型零售银行想要开发ML系统来帮助风险管理团队决定不同人口统计群体的贷款分配。银行必须做什么来开发无偏见的ML模型？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "减少训练数据集的大小。"},
        {"key": "B", "text": "确保ML模型预测与历史结果一致。"},
        {"key": "C", "text": "为每个人口统计群体创建不同的ML模型。"},
        {"key": "D", "text": "测量训练数据集上的类别不平衡。相应地调整训练过程。"}
      ],
      "answer": "D"
    },
    {
      "id": 92,
      "type": "单选题",
      "question": "哪种提示技术可以防止提示注入攻击？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "对抗性提示"},
        {"key": "B", "text": "零样本提示"},
        {"key": "C", "text": "最少到最多提示"},
        {"key": "D", "text": "思维链提示"}
      ],
      "answer": "A"
    },
    {
      "id": 93,
      "type": "单选题",
      "question": "一家公司已经微调了大语言模型（LLM）来为帮助台回答问题。该公司想要确定微调是否提高了模型的准确性。该公司应该使用哪种指标进行评估？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "精确度"},
        {"key": "B", "text": "首个token时间"},
        {"key": "C", "text": "F1分数"},
        {"key": "D", "text": "词错误率"}
      ],
      "answer": "C"
    },
    {
      "id": 94,
      "type": "单选题",
      "question": "一家公司正在使用Amazon Bedrock和Stable Diffusion的检索增强生成（RAG）根据文本描述生成产品图像。结果通常是随机的，缺乏具体细节。该公司想要增加生成图像的特异性。哪种解决方案满足这些要求？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "增加生成步骤数量。"},
        {"key": "B", "text": "使用MASK_IMAGE_BLACK掩码源选项。"},
        {"key": "C", "text": "增加无分类器指导（CFG）比例。"},
        {"key": "D", "text": "增加提示强度。"}
      ],
      "answer": "C"
    },
    {
      "id": 95,
      "type": "单选题",
      "question": "一家公司想要实施基于大语言模型（LLM）的聊天机器人，为客户服务代理提供对客户询问的实时上下文响应。该公司将使用公司政策作为知识库。哪种解决方案最经济地满足这些要求？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "在公司政策数据上重新训练LLM"},
        {"key": "B", "text": "在公司政策数据上微调LLM。"},
        {"key": "C", "text": "实施检索增强生成（RAG）进行上下文响应。"},
        {"key": "D", "text": "在公司政策数据上使用预训练和数据增强。"}
      ],
      "answer": "C"
    },
    {
      "id": 96,
      "type": "单选题",
      "question": "一家公司想要使用AWS Glue创建新解决方案。该公司对AWS Glue的编程经验最少。哪种AWS服务可以帮助公司使用AWS Glue？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "Amazon Q Developer"},
        {"key": "B", "text": "AWS Config"},
        {"key": "C", "text": "Amazon Personalize"},
        {"key": "D", "text": "Amazon Comprehend"}
      ],
      "answer": "A"
    },
    {
      "id": 97,
      "type": "单选题",
      "question": "一家公司正在开发移动ML应用程序，使用手机摄像头诊断和治疗昆虫叮咬。该公司想要使用来自世界各地不同性别、种族和地理位置的昆虫叮咬照片的多样化数据集训练图像分类模型。该公司在此场景中展示了负责任AI的哪个原则？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "公平性"},
        {"key": "B", "text": "可解释性"},
        {"key": "C", "text": "治理"},
        {"key": "D", "text": "透明度"}
      ],
      "answer": "A"
    },
    {
      "id": 98,
      "type": "单选题",
      "question": "一家公司正在开发ML模型进行贷款审批。该公司必须实施解决方案来检测模型中的偏见。该公司还必须能够解释模型的预测。哪种解决方案将满足这些要求？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "Amazon SageMaker Clarify"},
        {"key": "B", "text": "Amazon SageMaker Data Wrangler"},
        {"key": "C", "text": "Amazon SageMaker Model Cards"},
        {"key": "D", "text": "AWS AI Service Cards"}
      ],
      "answer": "A"
    },
    {
      "id": 99,
      "type": "单选题",
      "question": "一家公司使用Amazon Bedrock开发了生成式文本摘要模型。该公司将使用Amazon Bedrock自动模型评估功能。该公司应该使用哪种指标来评估模型的准确性？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "ROC曲线下面积（AUC）分数"},
        {"key": "B", "text": "F1分数"},
        {"key": "C", "text": "BERTScore"},
        {"key": "D", "text": "现实世界知识（RWK）分数"}
      ],
      "answer": "C"
    },
    {
      "id": 100,
      "type": "单选题",
      "question": "一位AI从业者想要基于花瓣长度、花瓣宽度、萼片长度和萼片宽度预测花朵的分类。哪种算法满足这些要求？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "K最近邻（k-NN）"},
        {"key": "B", "text": "K均值"},
        {"key": "C", "text": "自回归积分移动平均（ARIMA）"},
        {"key": "D", "text": "线性回归"}
      ],
      "answer": "A"
    },
    {
      "id": 101,
      "type": "单选题",
      "question": "一家公司正在Amazon Bedrock中使用自定义模型进行生成式AI应用程序。该公司想要使用公司管理的加密密钥来加密模型定制作业创建的模型工件。哪种AWS服务满足这些要求？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "AWS Key Management Service（AWS KMS）"},
        {"key": "B", "text": "Amazon Inspector"},
        {"key": "C", "text": "Amazon Macie"},
        {"key": "D", "text": "AWS Secrets Manager"}
      ],
      "answer": "A"
    },
    {
      "id": 102,
      "type": "单选题",
      "question": "一家公司想要使用大语言模型（LLMs）从自然语言代码注释生成代码。哪种LLM功能满足这些要求？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "文本摘要"},
        {"key": "B", "text": "文本生成"},
        {"key": "C", "text": "文本完成"},
        {"key": "D", "text": "文本分类"}
      ],
      "answer": "B"
    },
    {
      "id": 103,
      "type": "单选题",
      "question": "一家公司正在推出移动应用程序，帮助用户学习外语。该应用程序通过调用大语言模型（LLM）使文本更连贯。该公司收集了多样化的文本数据集，并用更可读版本的示例补充了数据集。该公司希望LLM输出类似于提供的示例。该公司应该使用哪种指标来评估LLM是否满足这些要求？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "损失函数的值"},
        {"key": "B", "text": "语义鲁棒性"},
        {"key": "C", "text": "面向召回的摘要评估（ROUGE）分数"},
        {"key": "D", "text": "文本生成的延迟"}
      ],
      "answer": "C"
    },
    {
      "id": 104,
      "type": "单选题",
      "question": "一家公司注意到其基础模型（FM）生成与提示无关的图像。该公司想要修改提示技术以减少无关图像。哪种解决方案满足这些要求？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "使用零样本提示。"},
        {"key": "B", "text": "使用负面提示。"},
        {"key": "C", "text": "使用正面提示。"},
        {"key": "D", "text": "使用模糊提示。"}
      ],
      "answer": "B"
    },
    {
      "id": 105,
      "type": "单选题",
      "question": "一家公司想要使用大语言模型（LLM）为公司产品生成简洁、功能特定的描述。哪种提示工程技术满足这些要求？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "创建涵盖所有产品的一个提示。编辑响应使响应更具体、简洁并针对每个产品定制。"},
        {"key": "B", "text": "为每个产品类别创建突出关键功能的提示。包括每个提示响应的所需输出格式和长度。"},
        {"key": "C", "text": "在每个提示中包含多样化的产品功能范围，以生成创意和独特的描述。"},
        {"key": "D", "text": "提供详细的、产品特定的提示，以确保精确和定制的描述。"}
      ],
      "answer": "B"
    },
    {
      "id": 106,
      "type": "单选题",
      "question": "一家公司正在开发ML模型来预测客户流失。模型在训练数据集上表现良好，但不能准确预测新数据的流失。哪种解决方案将解决此问题？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "减少正则化参数以增加模型复杂性。"},
        {"key": "B", "text": "增加正则化参数以减少模型复杂性。"},
        {"key": "C", "text": "向输入数据添加更多特征。"},
        {"key": "D", "text": "训练模型更多epoch。"}
      ],
      "answer": "B"
    },
    {
      "id": 107,
      "type": "单选题",
      "question": "一家公司正在实施智能代理，为其客户提供对话搜索体验。该公司需要一个数据库服务，支持存储和查询来自生成式AI模型的嵌入作为数据库中的向量。哪种AWS服务将满足这些要求？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "Amazon Athena"},
        {"key": "B", "text": "Amazon Aurora PostgreSQL"},
        {"key": "C", "text": "Amazon Redshift"},
        {"key": "D", "text": "Amazon EMR"}
      ],
      "answer": "B"
    },
    {
      "id": 108,
      "type": "单选题",
      "question": "一家金融机构正在构建AI解决方案，使用基础模型（FM）做出贷款审批决定。出于安全和审计目的，该公司需要AI解决方案的决定是可解释的。哪个因素与AI解决方案决定的可解释性相关？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "模型复杂性"},
        {"key": "B", "text": "训练时间"},
        {"key": "C", "text": "超参数数量"},
        {"key": "D", "text": "部署时间"}
      ],
      "answer": "A"
    },
    {
      "id": 109,
      "type": "单选题",
      "question": "一家制药公司想要分析新药物的用户评论，并为每种药物提供简洁概述。哪种解决方案满足这些要求？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "使用Amazon Personalize创建时间序列预测模型来分析药物评论。"},
        {"key": "B", "text": "使用Amazon Bedrock大语言模型（LLMs）创建药物评论摘要。"},
        {"key": "C", "text": "使用Amazon SageMaker创建将药物分类为不同组的分类模型。"},
        {"key": "D", "text": "使用Amazon Rekognition创建药物评论摘要。"}
      ],
      "answer": "B"
    },
    {
      "id": 110,
      "type": "单选题",
      "question": "一家公司想要为其员工构建潜在客户优先级应用程序，以联系潜在客户。该应用程序必须让员工能够基于领域知识和专业知识查看和调整分配给模型中不同变量的权重。哪种ML模型类型满足这些要求？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "逻辑回归模型"},
        {"key": "B", "text": "基于主成分的深度学习模型"},
        {"key": "C", "text": "K最近邻（k-NN）模型"},
        {"key": "D", "text": "神经网络"}
      ],
      "answer": "A"
    },
    {
      "id": 111,
      "type": "单选题",
      "question": "哪种策略将确定基础模型（FM）是否有效满足业务目标？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "评估模型在基准数据集上的性能"},
        {"key": "B", "text": "分析模型的架构和超参数。"},
        {"key": "C", "text": "评估模型与特定用例的一致性。"},
        {"key": "D", "text": "测量模型部署所需的计算资源。"}
      ],
      "answer": "C"
    },
    {
      "id": 112,
      "type": "单选题",
      "question": "一家公司需要训练ML模型来分类不同类型动物的图像。该公司有大量标记图像数据集，不会标记更多数据。该公司应该使用哪种类型的学习来训练模型？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "监督学习"},
        {"key": "B", "text": "无监督学习"},
        {"key": "C", "text": "强化学习"},
        {"key": "D", "text": "主动学习"}
      ],
      "answer": "A"
    },
    {
      "id": 113,
      "type": "单选题",
      "question": "ML生命周期的哪个阶段确定合规性和监管要求？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "特征工程"},
        {"key": "B", "text": "模型训练"},
        {"key": "C", "text": "数据收集"},
        {"key": "D", "text": "业务目标识别"}
      ],
      "answer": "D"
    },
    {
      "id": 114,
      "type": "单选题",
      "question": "一家食品服务公司想要开发ML模型来帮助减少日常食物浪费并增加销售收入。该公司需要持续改善模型的准确性。哪种解决方案满足这些要求？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "使用Amazon SageMaker并用更新的数据迭代"},
        {"key": "B", "text": "使用Amazon Personalize并用历史数据迭代"},
        {"key": "C", "text": "使用Amazon CloudWatch分析客户订单。"},
        {"key": "D", "text": "使用Amazon Rekognition优化模型。"}
      ],
      "answer": "A"
    },
    {
      "id": 115,
      "type": "单选题",
      "question": "一家公司已经开发了ML模型来预测房地产销售价格。该公司想要部署模型进行预测，而无需管理服务器或基础设施。哪种解决方案满足这些要求？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "在Amazon EC2实例上部署模型。"},
        {"key": "B", "text": "在Amazon Elastic Kubernetes Service（Amazon EKS）集群上部署模型。"},
        {"key": "C", "text": "使用Amazon CloudFront与Amazon S3集成部署模型。"},
        {"key": "D", "text": "使用Amazon SageMaker端点部署模型。"}
      ],
      "answer": "D"
    },
    {
      "id": 116,
      "type": "单选题",
      "question": "一家公司想要开发AI应用程序来帮助其员工检查开放的客户索赔、识别特定索赔的详细信息并访问索赔文档。哪种解决方案满足这些要求？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "使用Agents for Amazon Bedrock与Amazon Fraud Detector构建应用程序。"},
        {"key": "B", "text": "使用Agents for Amazon Bedrock与Amazon Bedrock知识库构建应用程序。"},
        {"key": "C", "text": "使用Amazon Personalize与Amazon Bedrock知识库构建应用程序。"},
        {"key": "D", "text": "使用Amazon SageMaker通过训练新ML模型构建应用程序。"}
      ],
      "answer": "B"
    },
    {
      "id": 117,
      "type": "单选题",
      "question": "一家制造公司使用AI检查产品并发现任何损坏或缺陷。该公司使用哪种类型的AI应用程序？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "推荐系统"},
        {"key": "B", "text": "自然语言处理（NLP）"},
        {"key": "C", "text": "计算机视觉"},
        {"key": "D", "text": "图像处理"}
      ],
      "answer": "C"
    },
    {
      "id": 118,
      "type": "单选题",
      "question": "一家公司想要创建ML模型来预测客户满意度。该公司需要完全自动化的模型调优。哪种AWS服务满足这些要求？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "Amazon Personalize"},
        {"key": "B", "text": "Amazon SageMaker"},
        {"key": "C", "text": "Amazon Athena"},
        {"key": "D", "text": "Amazon Comprehend"}
      ],
      "answer": "B"
    },
    {
      "id": 119,
      "type": "单选题",
      "question": "在后处理ML生命周期期间，公司可以使用哪种技术来降低生成式AI应用程序中的偏见和毒性？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "人工在环"},
        {"key": "B", "text": "数据增强"},
        {"key": "C", "text": "特征工程"},
        {"key": "D", "text": "对抗性训练"}
      ],
      "answer": "A"
    },
    {
      "id": 120,
      "type": "单选题",
      "question": "一家银行已经微调了大语言模型（LLM）来加速贷款审批流程。在模型的外部审计期间，该公司发现模型为特定人口统计群体批准贷款的速度比其他人口统计群体更快。银行应该如何最经济地解决此问题？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "包含更多样化的训练数据。使用新数据再次微调模型。"},
        {"key": "B", "text": "将检索增强生成（RAG）与微调模型一起使用。"},
        {"key": "C", "text": "使用AWS Trusted Advisor检查消除偏见。"},
        {"key": "D", "text": "使用更多样化的训练数据预训练新的LLM。"}
      ],
      "answer": "A"
    },
    {
      "id": 121,
      "type": "多选题",
      "question": "一家公司需要记录对其Amazon Bedrock API的所有请求。该公司必须以最低可能的成本安全地保留日志5年。哪种AWS服务和存储类别的组合满足这些要求？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "AWS CloudTrail"},
        {"key": "B", "text": "Amazon CloudWatch"},
        {"key": "C", "text": "AWS Audit Manager"},
        {"key": "D", "text": "Amazon S3 Intelligent-Tiering"},
        {"key": "E", "text": "Amazon S3 Standard"}
      ],
      "answer": "A D"
    },
    {
      "id": 124,
      "type": "单选题",
      "question": "一家音乐公司想要构建系统，通过歌词的含义搜索歌曲。哪种解决方案满足此要求？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "从歌词创建提示。使用Amazon QuickSight进行搜索。"},
        {"key": "B", "text": "从歌词创建向量嵌入。使用Amazon OpenSearch Service进行搜索。"},
        {"key": "C", "text": "创建token。使用Amazon Lex进行搜索。"},
        {"key": "D", "text": "创建词干。使用Amazon Personalize进行搜索。"}
      ],
      "answer": "B"
    },
    {
      "id": 125,
      "type": "单选题",
      "question": "一家电子商务公司正在开发新的移动应用程序。该应用程序将让用户能够通过输入关键词搜索术语或上传相似物品的照片来搜索公司的产品目录，以找到视觉上相似的产品。该公司想要使用Amazon Titan进行两种搜索功能。哪种Amazon Titan模型满足这些要求？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "Amazon Titan Text Express"},
        {"key": "B", "text": "Amazon Titan Text Lite"},
        {"key": "C", "text": "Amazon Titan Embeddings"},
        {"key": "D", "text": "Amazon Titan Multimodal Embeddings"}
      ],
      "answer": "D"
    },
    {
      "id": 126,
      "type": "单选题",
      "question": "一家公司想要使用Amazon Bedrock总结公司数据库中的客户文档。哪种指标将评估摘要的准确性？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "BERTScore"},
        {"key": "B", "text": "均方根误差（RMSE）"},
        {"key": "C", "text": "Detoxify算法"},
        {"key": "D", "text": "平均绝对百分比误差（MAPE）"}
      ],
      "answer": "A"
    },
    {
      "id": 127,
      "type": "多选题",
      "question": "一家公司想要使用数据库支持生成式AI模型。该模型将创建提供对话搜索体验的智能代理。哪些AWS服务满足这些要求？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "Amazon Neptune"},
        {"key": "B", "text": "Amazon Elastic Kubernetes Service（Amazon EKS）"},
        {"key": "C", "text": "Amazon S3"},
        {"key": "D", "text": "Amazon OpenSearch Service"},
        {"key": "E", "text": "Amazon EMR"}
      ],
      "answer": "A D"
    },
    {
      "id": 128,
      "type": "单选题",
      "question": "一家食品公司想要使用生成式AI根据客户档案和产品目录自动生成产品描述。哪种解决方案满足这些要求？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "使用Amazon Bedrock独立第三方基础模型（FM）。"},
        {"key": "B", "text": "在AWS上实施定制到产品目录的数据湖。"},
        {"key": "C", "text": "实施人工在环监控来注释产品目录。"},
        {"key": "D", "text": "使用使用公司数据源的Amazon Bedrock知识库。"}
      ],
      "answer": "D"
    },
    {
      "id": 129,
      "type": "单选题",
      "question": "一家公司使用Amazon Bedrock上的基础模型（FM）进行文本摘要。该公司想要检查FM的准确性、鲁棒性和非毒性。哪种Amazon Bedrock功能或资源提供评估FM的能力？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "Agents for Amazon Bedrock"},
        {"key": "B", "text": "Amazon Bedrock模型评估作业报告卡"},
        {"key": "C", "text": "Amazon Bedrock自定义模型"},
        {"key": "D", "text": "Amazon Bedrock推理参数"}
      ],
      "answer": "B"
    },
    {
      "id": 130,
      "type": "单选题",
      "question": "一家公司想要使用现有第三方基础模型（FM）构建自己的生成式AI应用程序。该公司想要通过API将第三方FM直接与公司的工作负载集成。此用例适用于生成式AI安全范围矩阵中的哪个范围？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "企业应用程序"},
        {"key": "B", "text": "微调模型"},
        {"key": "C", "text": "预训练模型"},
        {"key": "D", "text": "自训练模型"}
      ],
      "answer": "C"
    },
    {
      "id": 131,
      "type": "单选题",
      "question": "一家公司正在构建聊天机器人，使用基础模型（FM）回答客户问题。该公司想要确认模型是无偏见和公平的。哪种解决方案将评估模型的公平性？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "在Amazon Bedrock上微调自定义模型"},
        {"key": "B", "text": "关于聊天机器人满意度的用户调查"},
        {"key": "C", "text": "自动模型评估任务"},
        {"key": "D", "text": "聊天机器人响应的定期准确性测试"}
      ],
      "answer": "C"
    },
    {
      "id": 132,
      "type": "单选题",
      "question": "一家公司正在构建语言模型应用程序。该公司想要防止提示注入攻击。哪个选项是提示注入攻击的例子？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "加密失败"},
        {"key": "B", "text": "提取对话历史"},
        {"key": "C", "text": "访问控制中断"},
        {"key": "D", "text": "服务器端请求伪造"}
      ],
      "answer": "B"
    },
    {
      "id": 133,
      "type": "单选题",
      "question": "一位AI从业者正在为大语言模型（LLM）生成提示。问题需要复杂的多步推理。AI从业者应该使用哪种提示工程技术来满足这些要求？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "思维链提示"},
        {"key": "B", "text": "零样本提示"},
        {"key": "C", "text": "提示模板"},
        {"key": "D", "text": "检索增强生成（RAG）"}
      ],
      "answer": "A"
    },
    {
      "id": 134,
      "type": "单选题",
      "question": "一家公司正在开发ML模型来预测客户流失。模型在训练数据集上表现良好，但不能准确预测新数据的流失。哪种解决方案将解决此问题？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "减少正则化参数以增加模型复杂性。"},
        {"key": "B", "text": "增加正则化参数以减少模型复杂性。"},
        {"key": "C", "text": "向输入数据添加更多特征。"},
        {"key": "D", "text": "训练模型更多epoch。"}
      ],
      "answer": "B"
    },
    {
      "id": 135,
      "type": "单选题",
      "question": "一家电子商务公司想要构建预测模型来预测产品需求。哪种数据类型满足这些要求？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "非结构化数据"},
        {"key": "B", "text": "时间序列数据"},
        {"key": "C", "text": "标记数据"},
        {"key": "D", "text": "未标记数据"}
      ],
      "answer": "B"
    },
    {
      "id": 136,
      "type": "单选题",
      "question": "生成式AI模型的哪个特征在自然语言处理（NLP）任务中是优势？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "固有透明度"},
        {"key": "B", "text": "确定性输出"},
        {"key": "C", "text": "新颖和多样化的输出"},
        {"key": "D", "text": "计算效率"}
      ],
      "answer": "C"
    },
    {
      "id": 137,
      "type": "单选题",
      "question": "一家公司正在使用特定领域的模型。该公司想要避免从头开始创建新模型。该公司希望改编预训练模型来为新的相关任务创建模型。哪种ML策略满足这些要求？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "增加epoch数量。"},
        {"key": "B", "text": "使用迁移学习。"},
        {"key": "C", "text": "减少epoch数量。"},
        {"key": "D", "text": "使用无监督学习。"}
      ],
      "answer": "B"
    },
    {
      "id": 138,
      "type": "单选题",
      "question": "一家公司正在使用提示工程为文本生成提供定制输出。该公司需要模型生成使用行业特定术语和技术术语的响应。该公司有少量未标记数据，必须使用这些数据来定制模型。解决方案必须使用最少的计算资源。哪种解决方案将满足这些要求？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "基于未标记数据预训练新的LLM。"},
        {"key": "B", "text": "对现有模型执行领域适应微调。"},
        {"key": "C", "text": "基于未标记数据执行基于指令的微调。"},
        {"key": "D", "text": "微调提示模板。"}
      ],
      "answer": "D"
    },
    {
      "id": 139,
      "type": "单选题",
      "question": "一家公司正在为其应用程序引入新功能。该功能将完善输出消息的风格。该公司将在Amazon Bedrock上微调大语言模型（LLM）来实现该功能。该公司需要哪种类型的数据来满足这些要求？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "仅输入消息的样本"},
        {"key": "B", "text": "仅输出消息的样本"},
        {"key": "C", "text": "输入和输出消息对的样本"},
        {"key": "D", "text": "输入和输出消息的单独样本"}
      ],
      "answer": "C"
    },
    {
      "id": 140,
      "type": "单选题",
      "question": "哪种策略评估用于图像分类任务的基础模型（FM）的准确性？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "计算模型使用的资源总成本。"},
        {"key": "B", "text": "根据预定义基准数据集测量模型的准确性。"},
        {"key": "C", "text": "计算神经网络中的层数。"},
        {"key": "D", "text": "评估模型处理图像的颜色准确性。"}
      ],
      "answer": "B"
    },
    {
      "id": 141,
      "type": "单选题",
      "question": "哪个选项是构建信任和部署以人为中心的AI技术的AI治理框架的特征？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "扩展跨业务单元的倡议以创造长期业务价值"},
        {"key": "B", "text": "确保与业务标准、收入目标和利益相关者期望的一致性"},
        {"key": "C", "text": "克服挑战以驱动业务转型和增长"},
        {"key": "D", "text": "为数据、透明度、负责任AI和合规性制定政策和指导方针"}
      ],
      "answer": "D"
    },
    {
      "id": 142,
      "type": "单选题",
      "question": "使用Amazon SageMaker Model Cards记录AI模型的好处是什么？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "提供模型功能的视觉吸引力摘要。"},
        {"key": "B", "text": "标准化关于模型目的、性能和限制的信息。"},
        {"key": "C", "text": "减少模型的整体计算要求。"},
        {"key": "D", "text": "为存档目的物理存储模型。"}
      ],
      "answer": "A"
    },
    {
      "id": 143,
      "type": "单选题",
      "question": "F1分数在基础模型（FM）性能的上下文中测量什么？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "模型精确度和召回率"},
        {"key": "B", "text": "模型生成响应的速度"},
        {"key": "C", "text": "运行模型的财务成本"},
        {"key": "D", "text": "模型计算的能源效率"}
      ],
      "answer": "A"
    },
    {
      "id": 144,
      "type": "单选题",
      "question": "一家公司正在构建ML模型。该公司收集了新数据，并通过创建相关矩阵、计算统计数据和可视化数据来分析数据。该公司目前处于ML管道的哪个阶段？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "数据预处理"},
        {"key": "B", "text": "特征工程"},
        {"key": "C", "text": "探索性数据分析"},
        {"key": "D", "text": "超参数调优"}
      ],
      "answer": "C"
    },
    {
      "id": 145,
      "type": "单选题",
      "question": "一家公司部署了AI/ML解决方案来帮助客户服务代理响应常见问题。问题可能随时间变化。该公司想要让客户服务代理能够提问并接收对常见客户问题的自动生成答案。哪种策略最经济地满足这些要求？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "定期微调模型。"},
        {"key": "B", "text": "使用上下文数据训练模型。"},
        {"key": "C", "text": "使用上下文数据预训练和基准测试模型。"},
        {"key": "D", "text": "使用检索增强生成（RAG）与提示工程技术。"}
      ],
      "answer": "D"
    },
    {
      "id": 146,
      "type": "多选题",
      "question": "一家出版公司构建了基于检索增强生成（RAG）的解决方案，让用户能够与发布的内容交互。每天都有新内容发布。该公司想要为用户提供近实时体验。该公司应该在RAG管道中的哪些步骤使用离线批处理来满足这些要求？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "内容嵌入的生成"},
        {"key": "B", "text": "用户查询嵌入的生成"},
        {"key": "C", "text": "搜索索引的创建"},
        {"key": "D", "text": "相关内容的检索"},
        {"key": "E", "text": "用户响应生成"}
      ],
      "answer": "A C"
    },
    {
      "id": 147,
      "type": "单选题",
      "question": "一家公司构建了AI驱动的简历筛选系统。该公司使用大型数据集训练模型。数据集包含不能代表所有人口统计群体的简历。此场景呈现负责任AI的哪个核心维度？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "公平性"},
        {"key": "B", "text": "可解释性"},
        {"key": "C", "text": "隐私和安全"},
        {"key": "D", "text": "透明度"}
      ],
      "answer": "A"
    },
    {
      "id": 148,
      "type": "单选题",
      "question": "一家电子商务公司正在开发新的移动应用程序。该应用程序将让用户能够通过输入关键词搜索术语或上传相似物品的照片来搜索公司的产品目录，以找到视觉上相似的产品。该公司想要使用Amazon Titan进行两种搜索功能。哪种Amazon Titan模型满足这些要求？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "Amazon Titan Text Express"},
        {"key": "B", "text": "Amazon Titan Text Lite"},
        {"key": "C", "text": "Amazon Titan Embeddings"},
        {"key": "D", "text": "Amazon Titan Multimodal Embeddings"}
      ],
      "answer": "D"
    },
    {
      "id": 149,
      "type": "单选题",
      "question": "一家航空公司想要构建对话AI助手来回答客户关于航班时刻表、预订和付款的问题。该公司想要使用大语言模型（LLMs）和知识库来创建基于文本的聊天机器人界面。哪种解决方案以最少的开发工作满足这些要求？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "在Amazon SageMaker Autopilot上训练模型。"},
        {"key": "B", "text": "使用Amazon Bedrock开发检索增强生成（RAG）代理。"},
        {"key": "C", "text": "使用Amazon Q Developer创建Python应用程序。"},
        {"key": "D", "text": "在Amazon SageMaker Jumpstart上微调模型。"}
      ],
      "answer": "B"
    },
    {
      "id": 150,
      "type": "单选题",
      "question": "一家公司想要通过使用最新数据保持其基础模型（FM）的相关性。该公司想要实施包括对FM定期更新的模型训练策略。哪种解决方案满足这些要求？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "批量学习"},
        {"key": "B", "text": "持续预训练"},
        {"key": "C", "text": "静态训练"},
        {"key": "D", "text": "潜在训练"}
      ],
      "answer": "B"
    },
    {
      "id": 151,
      "type": "单选题",
      "question": "一家金融公司正在开发用于贷款审批决定的生成式AI应用程序。该公司需要应用程序输出负责任和公平。哪种解决方案满足这些要求？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "审查训练数据以检查偏见。在训练数据中包含来自所有人口统计群体的数据。"},
        {"key": "B", "text": "使用具有许多隐藏层的深度学习模型。"},
        {"key": "C", "text": "保持模型决策过程的秘密以保护专有算法。"},
        {"key": "D", "text": "在静态测试数据集上持续监控模型的性能。"}
      ],
      "answer": "A"
    },
    {
      "id": 152,
      "type": "单选题",
      "question": "一家公司正在Amazon Bedrock上使用大语言模型（LLM）构建聊天机器人。聊天机器人处理客户支持请求。为了解决请求，客户和聊天机器人必须交互几次。哪种解决方案让LLM能够使用来自先前客户消息的内容？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "开启模型调用日志记录来收集消息。"},
        {"key": "B", "text": "将消息添加到模型提示中。"},
        {"key": "C", "text": "使用Amazon Personalize保存对话历史。"},
        {"key": "D", "text": "为LLM使用Provisioned Throughput。"}
      ],
      "answer": "B"
    },
    {
      "id": 153,
      "type": "单选题",
      "question": "一位AI从业者正在为Amazon Titan模型开发提示。该模型托管在Amazon Bedrock上。AI从业者正在使用模型解决数值推理挑战。AI从业者在提示末尾添加以下短语：\"要求模型通过逐步解释其推理来展示其工作。\"AI从业者使用的是哪种提示工程技术？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "思维链提示"},
        {"key": "B", "text": "提示注入"},
        {"key": "C", "text": "少样本提示"},
        {"key": "D", "text": "提示模板"}
      ],
      "answer": "A"
    },
    {
      "id": 154,
      "type": "单选题",
      "question": "一家公司正在开发ML模型来预测客户流失。哪种评估指标将评估模型在二元分类任务（如预测流失）上的性能？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "F1分数"},
        {"key": "B", "text": "均方误差（MSE）"},
        {"key": "C", "text": "R平方"},
        {"key": "D", "text": "训练模型使用的时间"}
      ],
      "answer": "A"
    },
    {
      "id": 155,
      "type": "单选题",
      "question": "一家公司的大语言模型（LLM）正在经历幻觉。公司如何减少幻觉？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "设置Agents for Amazon Bedrock来监督模型训练。"},
        {"key": "B", "text": "使用数据预处理并删除任何导致幻觉的数据。"},
        {"key": "C", "text": "降低模型的温度推理参数。"},
        {"key": "D", "text": "使用训练为不产生幻觉的基础模型（FM）。"}
      ],
      "answer": "C"
    },
    {
      "id": 156,
      "type": "单选题",
      "question": "一家医疗公司想要开发AI应用程序，可以访问结构化患者记录、提取相关信息并生成简洁摘要。哪种解决方案满足这些要求？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "使用Amazon Comprehend Medical提取相关医疗实体和关系。应用基于规则的逻辑来结构化和格式化摘要。"},
        {"key": "B", "text": "使用Amazon Personalize分析患者参与模式。将输出与通用文本摘要工具集成。"},
        {"key": "C", "text": "使用Amazon Textract将扫描文档转换为数字文本。设计关键词提取系统来生成摘要。"},
        {"key": "D", "text": "实施Amazon Kendra为医疗记录提供可搜索索引。使用基于模板的系统格式化摘要。"}
      ],
      "answer": "A"
    },
    {
      "id": 157,
      "type": "单选题",
      "question": "一家医院正在开发AI系统，基于患者记录和医疗图像协助医生诊断疾病。为了符合法规，敏感患者数据不得离开数据所在的国家。哪种数据治理策略将确保合规性并保护患者隐私？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "数据驻留"},
        {"key": "B", "text": "数据质量"},
        {"key": "C", "text": "数据可发现性"},
        {"key": "D", "text": "数据丰富"}
      ],
      "answer": "A"
    },
    {
      "id": 158,
      "type": "单选题",
      "question": "一家公司正在使用生成式AI构建聊天机器人。该公司想要确保聊天机器人是包容性的。哪种解决方案将满足这些要求？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "使用无偏见的训练数据进行微调。"},
        {"key": "B", "text": "使用Amazon Fraud Detector。"},
        {"key": "C", "text": "使用提示模板设置提示指导方针。"},
        {"key": "D", "text": "设置代理并使用检索增强生成（RAG）。"}
      ],
      "answer": "A"
    },
    {
      "id": 159,
      "type": "单选题",
      "question": "一家公司想要部署生成式AI应用程序来帮助员工从文本输入创建图像。哪种类型的生成式AI模型满足此要求？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "基于Transformer的模型"},
        {"key": "B", "text": "多类分类模型"},
        {"key": "C", "text": "回归模型"},
        {"key": "D", "text": "扩散模型"}
      ],
      "answer": "D"
    },
    {
      "id": 160,
      "type": "单选题",
      "question": "一家研究公司想要开发文本摘要应用程序，可以摄取多篇研究论文并总结研究论文。该公司想要使用Amazon Bedrock基础模型（FM）。该公司想要在单个模型调用中总结研究论文。FM必须能够在单个提示中接受大输入。该公司在为此任务选择FM之前应该考虑哪个模型因素？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "词汇量大小"},
        {"key": "B", "text": "模型复杂性"},
        {"key": "C", "text": "模型延迟"},
        {"key": "D", "text": "上下文窗口"}
      ],
      "answer": "D"
    },
    {
      "id": 161,
      "type": "单选题",
      "question": "一家金融机构正在使用Amazon Bedrock开发AI应用程序。该应用程序托管在VPC中。为了满足监管合规标准，VPC不允许访问任何互联网流量。哪种AWS服务或功能将满足这些要求？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "AWS PrivateLink"},
        {"key": "B", "text": "Amazon Macie"},
        {"key": "C", "text": "Amazon CloudFront"},
        {"key": "D", "text": "Internet gateway"}
      ],
      "answer": "A"
    },
    {
      "id": 162,
      "type": "单选题",
      "question": "一家公司想要使用Amazon Bedrock为产品广告构建生成式AI应用程序。该公司想要使用未标记数据定制基础模型（FM），使模型更专业化。哪种模型定制技术满足这些要求？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "微调"},
        {"key": "B", "text": "检索增强生成（RAG）"},
        {"key": "C", "text": "持续预训练"},
        {"key": "D", "text": "提示工程"}
      ],
      "answer": "C"
    },
    {
      "id": 163,
      "type": "多选题",
      "question": "一家初创公司正在使用AWS服务进行其软件开发生命周期。该公司想要使用生成式AI服务来优化编程生产力并减少公司应用程序的上市时间。哪种步骤组合满足这些要求？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "使用Amazon Comprehend笔记本处理数据。"},
        {"key": "B", "text": "使用Amazon Q Developer进行实时代码建议。"},
        {"key": "C", "text": "使用Amazon Fraud Detector进行内置安全扫描。"},
        {"key": "D", "text": "使用Amazon Q Developer进行内置安全扫描。"},
        {"key": "E", "text": "使用Amazon Rekognition进行实时代码建议。"}
      ],
      "answer": "B D"
    },
    {
      "id": 164,
      "type": "单选题",
      "question": "一家公司正在构建解决方案，使用生成式AI预测风险。该公司需要在替换先前的手动流程之前理解和信任自动化解决方案。哪种解决方案满足这些要求？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "模型监控"},
        {"key": "B", "text": "模型训练"},
        {"key": "C", "text": "模型可解释性"},
        {"key": "D", "text": "模型推理评估"}
      ],
      "answer": "C"
    },
    {
      "id": 165,
      "type": "单选题",
      "question": "哪种类型的神经网络提供通过并行计算处理文本序列的能力？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "Transformer神经网络"},
        {"key": "B", "text": "循环神经网络（RNN）"},
        {"key": "C", "text": "卷积神经网络（CNN）"},
        {"key": "D", "text": "长短期记忆（LSTM）网络"}
      ],
      "answer": "A"
    },
    {
      "id": 166,
      "type": "单选题",
      "question": "一家全球公司使用Amazon Bedrock基础模型（FMs）构建了生成式AI应用程序。该公司的最高优先级是云安全。根据AWS共享责任模型，哪个选项是客户的责任？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "访问权限和数据加密"},
        {"key": "B", "text": "物理网络设置和配置"},
        {"key": "C", "text": "主机操作系统和虚拟化"},
        {"key": "D", "text": "安全和合规认证"}
      ],
      "answer": "A"
    },
    {
      "id": 167,
      "type": "单选题",
      "question": "一家公司正在使用生成式AI模型，该模型基于用户提供的多个文本提示和图像示例创建图像。该公司希望AI生成的图像与用户提供的图像示例紧密匹配。哪种提示工程技术满足这些要求？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "零样本提示"},
        {"key": "B", "text": "少样本提示"},
        {"key": "C", "text": "单样本提示"},
        {"key": "D", "text": "思维树提示"}
      ],
      "answer": "B"
    },
    {
      "id": 168,
      "type": "多选题",
      "question": "一家公司正在使用生成式AI模型开发数字助手。模型的响应偶尔包含不良和潜在有害内容。从以下列表中为每个缓解行动选择正确的Amazon Bedrock过滤策略。每个过滤策略应该选择一次。",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "内容过滤器"},
        {"key": "B", "text": "上下文基础检查"},
        {"key": "C", "text": "拒绝主题"},
        {"key": "D", "text": "词汇过滤器"}
      ],
      "answer": "A B C D"
    },
    {
      "id": 169,
      "type": "多选题",
      "question": "一家公司想要对其生成式AI模型的提示进行更定制的响应。从以下列表中为每个用例选择正确的定制方法。每个用例应该选择一次。",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "持续预训练"},
        {"key": "B", "text": "数据增强"},
        {"key": "C", "text": "模型微调"}
      ],
      "answer": "A B C"
    },
    {
      "id": 170,
      "type": "单选题",
      "question": "一家零售公司正在标记其产品库存。基于产品描述自动为每个产品分配标签。该公司使用Amazon Bedrock上的大语言模型（LLM）在少样本学习模式下创建了一个产品类别。该公司收集了标记数据集，并希望将解决方案扩展到所有产品类别。哪种解决方案满足这些要求？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "使用零样本学习的提示工程。"},
        {"key": "B", "text": "使用提示模板的提示工程。"},
        {"key": "C", "text": "使用持续预训练定制模型。"},
        {"key": "D", "text": "使用微调定制模型。"}
      ],
      "answer": "D"
    },
    {
      "id": 171,
      "type": "单选题",
      "question": "一家媒体公司想要分析观众行为和人口统计以推荐个性化内容。该公司想要在其生产环境中部署定制ML模型。该公司还想要观察模型质量是否漂移。哪种AWS服务或功能满足这些要求？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "Amazon Rekognition"},
        {"key": "B", "text": "Amazon SageMaker Clarify"},
        {"key": "C", "text": "Amazon Comprehend"},
        {"key": "D", "text": "Amazon SageMaker Model Monitor"}
      ],
      "answer": "D"
    },
    {
      "id": 172,
      "type": "单选题",
      "question": "一位AI从业者正在构建ML模型。AI从业者想要向利益相关者提供模型透明度和可解释性。哪种解决方案将满足这些要求？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "呈现模型Shapley值。"},
        {"key": "B", "text": "提供模型准确性测量。"},
        {"key": "C", "text": "提供模型混淆矩阵。"},
        {"key": "D", "text": "提供安全的模型推理端点。"}
      ],
      "answer": "A"
    },
    {
      "id": 173,
      "type": "单选题",
      "question": "一家金融公司正在使用ML来帮助完成公司的一些任务。哪个选项是生成式AI模型的用途？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "总结客户投诉"},
        {"key": "B", "text": "基于产品使用情况对客户进行分类"},
        {"key": "C", "text": "基于投资类型对客户进行细分"},
        {"key": "D", "text": "预测某些产品的收入"}
      ],
      "answer": "A"
    },
    {
      "id": 174,
      "type": "单选题",
      "question": "一位具有最少ML知识的AI从业者想要在不编写代码的情况下预测员工流失。哪种Amazon SageMaker功能满足此要求？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "SageMaker Canvas"},
        {"key": "B", "text": "SageMaker Clarify"},
        {"key": "C", "text": "SageMaker Model Monitor"},
        {"key": "D", "text": "SageMaker Data Wrangler"}
      ],
      "answer": "A"
    },
    {
      "id": 175,
      "type": "单选题",
      "question": "哪个选项是基于Transformer的语言模型的特征？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "基于Transformer的语言模型使用卷积层在输入上应用过滤器，通过过滤视图捕获局部模式。"},
        {"key": "B", "text": "基于Transformer的语言模型只能处理文本数据。"},
        {"key": "C", "text": "基于Transformer的语言模型使用自注意机制捕获上下文关系。"},
        {"key": "D", "text": "基于Transformer的语言模型在循环迭代中一次处理一个元素的数据序列。"}
      ],
      "answer": "C"
    },
    {
      "id": 176,
      "type": "单选题",
      "question": "一家贸易公司想要使用大语言模型（LLM）基于每日市场数据、新闻和公司报告进行金融市场预测。哪种解决方案满足这些要求？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "在特定领域数据集上微调LLM，直到LLM达到100%准确性。"},
        {"key": "B", "text": "选择通用LLM而不进行修改。"},
        {"key": "C", "text": "在测试数据集上评估LLM后选择通用LLM。"},
        {"key": "D", "text": "在特定领域知识上持续预训练LLM。"}
      ],
      "answer": "D"
    },
    {
      "id": 177,
      "type": "单选题",
      "question": "一家公司已经开发了自定义计算机视觉模型。该公司需要用户友好的数据标记界面，以最小化模型在新现实世界数据上的错误。哪种AWS服务、功能或工具满足这些要求？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "Amazon SageMaker Ground Truth"},
        {"key": "B", "text": "Amazon SageMaker Canvas"},
        {"key": "C", "text": "Amazon Bedrock playground"},
        {"key": "D", "text": "Amazon Bedrock Agents"}
      ],
      "answer": "A"
    },
    {
      "id": 178,
      "type": "单选题",
      "question": "一家公司想要在AWS上构建和部署ML模型而不编写任何代码。哪种AWS服务或功能满足这些要求？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "Amazon SageMaker Canvas"},
        {"key": "B", "text": "Amazon Rekognition"},
        {"key": "C", "text": "AWS DeepRacer"},
        {"key": "D", "text": "Amazon Comprehend"}
      ],
      "answer": "A"
    },
    {
      "id": 179,
      "type": "单选题",
      "question": "Amazon Bedrock Studio的哪个组件可以帮助保护AI系统生成的内容？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "访问控制"},
        {"key": "B", "text": "函数调用"},
        {"key": "C", "text": "护栏"},
        {"key": "D", "text": "知识库"}
      ],
      "answer": "C"
    },
    {
      "id": 180,
      "type": "单选题",
      "question": "一家公司想要提高生成式AI应用程序响应的准确性。该应用程序使用Amazon Bedrock上的基础模型（FM）。哪种解决方案最经济地满足这些要求？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "微调FM。"},
        {"key": "B", "text": "重新训练FM。"},
        {"key": "C", "text": "训练新的FM。"},
        {"key": "D", "text": "使用提示工程。"}
      ],
      "answer": "D"
    },
    {
      "id": 181,
      "type": "单选题",
      "question": "一家零售公司想要构建ML模型向客户推荐产品。该公司想要基于负责任的实践构建模型。该公司在收集数据时应该应用哪种实践来减少模型偏见？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "仅使用与公司整体客户群人口统计匹配的客户数据。"},
        {"key": "B", "text": "从有过往购买历史的客户收集数据。"},
        {"key": "C", "text": "确保数据平衡且从多样化群体收集。"},
        {"key": "D", "text": "确保数据来自公开可用的数据集。"}
      ],
      "answer": "C"
    },
    {
      "id": 182,
      "type": "单选题",
      "question": "一位AI从业者想要部署聊天机器人，可以通过回答问题协助客户服务代表。聊天机器人使用大语言模型（LLM）。聊天机器人需要基于不断发展的产品文档产生细粒度响应。哪种解决方案满足这些要求？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "应用持续预训练与产品文档来构建自定义模型。"},
        {"key": "B", "text": "使用产品文档与检索增强生成（RAG）来更新知识库。"},
        {"key": "C", "text": "使用迁移学习在各种产品领域训练通用模型。"},
        {"key": "D", "text": "与研究机构合作开发新的基础模型（FM）。"}
      ],
      "answer": "B"
    },
    {
      "id": 183,
      "type": "单选题",
      "question": "一家金融公司正在使用AI系统作为贷款申请流程的一部分获取客户信用评分。该公司想要扩展到不同地理区域的新市场。该公司必须确保它可以在该地理区域运营。该公司应该审查哪些合规法律？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "当地健康数据保护法"},
        {"key": "B", "text": "当地支付卡数据保护法"},
        {"key": "C", "text": "当地教育隐私法"},
        {"key": "D", "text": "当地算法问责法"}
      ],
      "answer": "D"
    },
    {
      "id": 184,
      "type": "单选题",
      "question": "哪个选项描述了AI上下文中的嵌入？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "压缩大型数据集的方法"},
        {"key": "B", "text": "保护敏感数据的加密方法"},
        {"key": "C", "text": "可视化高维数据的方法"},
        {"key": "D", "text": "在降维空间中进行数据表示的数值方法"}
      ],
      "answer": "D"
    },
    {
      "id": 185,
      "type": "单选题",
      "question": "哪个选项是基于Transformer的语言模型的特征？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "基于Transformer的语言模型使用卷积层在输入上应用过滤器，通过过滤视图捕获局部模式。"},
        {"key": "B", "text": "基于Transformer的语言模型只能处理文本数据。"},
        {"key": "C", "text": "基于Transformer的语言模型使用自注意机制捕获上下文关系。"},
        {"key": "D", "text": "基于Transformer的语言模型在循环迭代中一次处理一个元素的数据序列。"}
      ],
      "answer": "C"
    },
    {
      "id": 186,
      "type": "单选题",
      "question": "在生成式AI模型生命周期的哪个阶段执行测试来检查模型的准确性？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "部署"},
        {"key": "B", "text": "数据选择"},
        {"key": "C", "text": "微调"},
        {"key": "D", "text": "评估"}
      ],
      "answer": "D"
    },
    {
      "id": 187,
      "type": "单选题",
      "question": "AI从业者在生成式AI模型生命周期的部署阶段做什么？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "选择最有用和多样化的数据来训练模型"},
        {"key": "B", "text": "为实时生产环境设置和优化AWS基础设施"},
        {"key": "C", "text": "在实时环境中使模型可供最终用户访问"},
        {"key": "D", "text": "在新数据上持续训练模型以提高准确性"}
      ],
      "answer": "C"
    },
    {
      "id": 188,
      "type": "单选题",
      "question": "哪种策略将防止模型幻觉？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "事实检查大语言模型（LLM）的输出。"},
        {"key": "B", "text": "将大语言模型（LLM）的输出与互联网搜索结果进行比较。"},
        {"key": "C", "text": "使用上下文基础。"},
        {"key": "D", "text": "使用相关性基础。"}
      ],
      "answer": "C"
    },
    {
      "id": 189,
      "type": "单选题",
      "question": "一家公司正在为有视觉障碍的用户构建移动应用程序。该应用程序必须能够听到用户说的话并提供语音响应。哪种解决方案将满足这些要求？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "使用深度学习神经网络执行语音识别。"},
        {"key": "B", "text": "构建ML模型在数值数据中搜索模式。"},
        {"key": "C", "text": "使用生成式AI摘要生成类人文本。"},
        {"key": "D", "text": "为图像分类和识别构建自定义模型。"}
      ],
      "answer": "A"
    },
    {
      "id": 190,
      "type": "单选题",
      "question": "一家公司正在使用大语言模型（LLM），注意到LLM的输出不如预期的多样化。该公司应该调整哪个参数？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "温度"},
        {"key": "B", "text": "批量大小"},
        {"key": "C", "text": "学习率"},
        {"key": "D", "text": "优化器类型"}
      ],
      "answer": "A"
    },
    {
      "id": 191,
      "type": "多选题",
      "question": "一家公司使用Amazon Bedrock进行其生成式AI应用程序。该公司想要使用Amazon Bedrock Guardrails检测和过滤有害用户输入和模型生成的输出。护栏可以过滤哪些内容类别？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "仇恨"},
        {"key": "B", "text": "政治"},
        {"key": "C", "text": "暴力"},
        {"key": "D", "text": "赌博"},
        {"key": "E", "text": "宗教"}
      ],
      "answer": "A C"
    },
    {
      "id": 192,
      "type": "多选题",
      "question": "一家公司正在构建生成式AI应用程序并正在审查基础模型（FMs）。该公司需要考虑多个FM特征。从以下列表中为每个定义选择正确的FM特征。每个FM特征应该选择一次。可以适合单个提示的信息量（___）,模型生成输出所需的时间长度（___）,多个用户同时调用应用程序端点（___）。",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "并发性"},
        {"key": "B", "text": "上下文窗口"},
        {"key": "C", "text": "延迟"}
      ],
      "answer": "B C A"
    },
    {
      "id": 193,
      "type": "单选题",
      "question": "哪种AWS服务或功能在向量数据库中存储嵌入，用于基础模型（FMs）和检索增强生成（RAG）？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "Amazon SageMaker Ground Truth"},
        {"key": "B", "text": "Amazon OpenSearch Service"},
        {"key": "C", "text": "Amazon Transcribe"},
        {"key": "D", "text": "Amazon Textract"}
      ],
      "answer": "B"
    },
    {
      "id": 194,
      "type": "多选题",
      "question": "一家公司在Amazon S3存储桶中存储数百万个PDF文档。该公司需要从PDF中提取文本，生成文本摘要，并为快速搜索索引摘要。哪种AWS服务组合将满足这些要求？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "Amazon Translate"},
        {"key": "B", "text": "Amazon Bedrock"},
        {"key": "C", "text": "Amazon Transcribe"},
        {"key": "D", "text": "Amazon Polly"},
        {"key": "E", "text": "Amazon Textract"}
      ],
      "answer": "B E"
    },
    {
      "id": 195,
      "type": "单选题",
      "question": "一家食品服务公司想要收集数据集来预测客户食物偏好。该公司想要确保所有人口统计群体的食物偏好都包含在数据中。此场景呈现哪种数据集特征？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "准确性"},
        {"key": "B", "text": "多样性"},
        {"key": "C", "text": "近期偏见"},
        {"key": "D", "text": "可靠性"}
      ],
      "answer": "B"
    },
    {
      "id": 196,
      "type": "单选题",
      "question": "哪种场景描述了在生成式AI模型上下文中提示工程的潜在风险和限制？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "提示工程不能确保模型始终产生一致和确定性的输出，消除了验证的需要。"},
        {"key": "B", "text": "提示工程可能使模型暴露于漏洞，如提示注入攻击。"},
        {"key": "C", "text": "正确设计的提示减少但不能消除数据中毒或模型劫持的风险。"},
        {"key": "D", "text": "提示工程不能确保模型在处理现实世界数据时始终生成高度可靠的输出。"}
      ],
      "answer": "B"
    },
    {
      "id": 197,
      "type": "单选题",
      "question": "一家公司正在使用Amazon Bedrock Agents为其应用程序创建代理。代理表现良好，但该公司想要通过提供一些具体示例来提高代理的准确性。哪种解决方案满足这些要求？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "修改代理的高级提示以包含示例。"},
        {"key": "B", "text": "为包含示例的代理创建护栏。"},
        {"key": "C", "text": "使用Amazon SageMaker Ground Truth标记示例。"},
        {"key": "D", "text": "在AWS Lambda中运行脚本，将示例添加到训练数据集。"}
      ],
      "answer": "A"
    },
    {
      "id": 198,
      "type": "单选题",
      "question": "一家银行正在构建聊天机器人来回答客户关于开设银行账户的问题。聊天机器人将使用公共银行文档生成响应。该公司将使用Amazon Bedrock和提示工程来改善聊天机器人的响应。哪种提示工程技术满足这些要求？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "基于复杂性的提示"},
        {"key": "B", "text": "零样本提示"},
        {"key": "C", "text": "少样本提示"},
        {"key": "D", "text": "定向刺激提示"}
      ],
      "answer": "C"
    },
    {
      "id": 199,
      "type": "单选题",
      "question": "什么是持续预训练？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "在特定任务的标记数据上微调预训练语言模型的过程"},
        {"key": "B", "text": "向预训练语言模型提供未标记数据以改善模型领域知识的过程"},
        {"key": "C", "text": "从头开始在特定数据集上训练语言模型的过程"},
        {"key": "D", "text": "在测试集上评估预训练语言模型性能的过程"}
      ],
      "answer": "B"
    },
    {
      "id": 200,
      "type": "单选题",
      "question": "在检索增强生成（RAG）中分块的目的是什么？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "通过存储文本的部分或块来避免大型文本文档的数据库存储限制"},
        {"key": "B", "text": "通过避免需要将大型文本转换为向量嵌入来提高效率"},
        {"key": "C", "text": "提高从向量索引检索结果的上下文相关性"},
        {"key": "D", "text": "通过存储文本的部分或块来降低存储成本"}
      ],
      "answer": "C"
    },
    {
      "id": 201,
      "type": "单选题",
      "question": "一家电子商务公司想要通过为公司电子商务平台的每个用户定制结果来改善搜索引擎推荐。哪种AWS服务满足这些要求？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "Amazon Personalize"},
        {"key": "B", "text": "Amazon Kendra"},
        {"key": "C", "text": "Amazon Rekognition"},
        {"key": "D", "text": "Amazon Transcribe"}
      ],
      "answer": "A"
    },
    {
      "id": 202,
      "type": "单选题",
      "question": "一家电子商务公司正在使用聊天机器人自动化客户订单提交流程。聊天机器人由AI驱动，直接从公司网站向客户提供24小时全天候服务。哪个选项是公司在聊天机器人可用之前需要解决的AI系统输入漏洞？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "数据泄漏"},
        {"key": "B", "text": "提示注入"},
        {"key": "C", "text": "大语言模型（LLM）幻觉"},
        {"key": "D", "text": "概念漂移"}
      ],
      "answer": "B"
    },
    {
      "id": 203,
      "type": "单选题",
      "question": "一位AI从业者正在大型金融市场数据数据集上训练ML模型来预测股价。模型过拟合并生成错误预测。AI从业者应该调整哪个参数来提高预测准确性？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "权重和偏差"},
        {"key": "B", "text": "学习率"},
        {"key": "C", "text": "激活函数"},
        {"key": "D", "text": "池化大小"}
      ],
      "answer": "B"
    },
    {
      "id": 204,
      "type": "单选题",
      "question": "一家大型零售商每天收到数千个关于产品的客户支持询问。客户支持询问需要快速处理。该公司想要实施Agents for Amazon Bedrock。使用Amazon Bedrock代理的关键好处是什么，可以帮助这家零售商？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "生成自定义基础模型（FMs）来预测客户需求"},
        {"key": "B", "text": "自动化重复任务和编排复杂工作流"},
        {"key": "C", "text": "自动调用多个基础模型（FMs）并整合结果"},
        {"key": "D", "text": "基于预定义标准和指标选择基础模型（FM）"}
      ],
      "answer": "B"
    },
    {
      "id": 205,
      "type": "单选题",
      "question": "一家医院开发了AI系统为患者提供个性化治疗建议。AI系统必须提供建议背后的理由，并使医生和患者能够获得洞察。此场景呈现哪种以人为中心的设计原则？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "可解释性"},
        {"key": "B", "text": "隐私和安全"},
        {"key": "C", "text": "公平性"},
        {"key": "D", "text": "数据治理"}
      ],
      "answer": "A"
    },
    {
      "id": 206,
      "type": "单选题",
      "question": "一家食品服务公司想要收集数据集来预测客户食物偏好。该公司想要确保所有人口统计群体的食物偏好都包含在数据中。此场景呈现哪种数据集特征？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "准确性"},
        {"key": "B", "text": "多样性"},
        {"key": "C", "text": "近期偏见"},
        {"key": "D", "text": "可靠性"}
      ],
      "answer": "B"
    },
    {
      "id": 207,
      "type": "单选题",
      "question": "一家公司想要为复杂问题解决任务增强大语言模型（LLM）的响应质量。任务需要详细推理和逐步解释过程。哪种提示工程技术满足这些要求？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "少样本提示"},
        {"key": "B", "text": "零样本提示"},
        {"key": "C", "text": "定向刺激提示"},
        {"key": "D", "text": "思维链提示"}
      ],
      "answer": "D"
    },
    {
      "id": 208,
      "type": "单选题",
      "question": "一家软件公司为客户构建工具。该公司想要使用AI来提高软件开发生产力。哪种解决方案将满足这些要求？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "使用二元分类模型生成代码审查。"},
        {"key": "B", "text": "在公司的开发工具中安装代码推荐软件。"},
        {"key": "C", "text": "安装代码预测工具来预测潜在的代码问题。"},
        {"key": "D", "text": "使用自然语言处理（NLP）工具生成代码。"}
      ],
      "answer": "D"
    },
    {
      "id": 209,
      "type": "单选题",
      "question": "哪种类型的AI模型进行数值预测？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "扩散"},
        {"key": "B", "text": "回归"},
        {"key": "C", "text": "Transformer"},
        {"key": "D", "text": "多模态"}
      ],
      "answer": "B"
    },
    {
      "id": 210,
      "type": "单选题",
      "question": "一家公司需要自动化Amazon S3存储桶中敏感数据的发现。哪种解决方案将满足此要求？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "为S3存储桶配置S3 Object Lambda。"},
        {"key": "B", "text": "为S3存储桶配置使用AWS KMS密钥的服务器端加密（SSE-KMS）。"},
        {"key": "C", "text": "为S3存储桶配置Amazon CloudWatch警报。"},
        {"key": "D", "text": "为S3存储桶配置Amazon Macie。"}
      ],
      "answer": "D"
    },
    {
      "id": 211,
      "type": "单选题",
      "question": "一家公司将模型部署到生产环境。4个月后，模型推理质量下降。该公司想要在模型推理质量下降时收到通知。该公司还想要确保问题不再发生。哪种解决方案将满足这些要求？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "重新训练模型。使用Amazon SageMaker Clarify监控模型漂移。"},
        {"key": "B", "text": "重新训练模型。使用Amazon SageMaker Model Monitor监控模型漂移。"},
        {"key": "C", "text": "构建新模型。使用Amazon SageMaker Feature Store监控模型漂移。"},
        {"key": "D", "text": "构建新模型。使用Amazon SageMaker JumpStart监控模型漂移。"}
      ],
      "answer": "B"
    },
    {
      "id": 212,
      "type": "多选题",
      "question": "一家公司想要使用Amazon SageMaker功能进行各种用例。从以下列表中为每个用例选择正确的SageMaker功能。每个SageMaker功能应该选择一次或不选择。通过可视化界面准备数据而不使用代码（___）查找和使用预构建的欺诈检测解决方案（___）通过人工干预创建标记数据集（___）",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "SageMaker Canvas"},
        {"key": "B", "text": "SageMaker Feature Store"},
        {"key": "C", "text": "SageMaker Ground Truth"},
        {"key": "D", "text": "SageMaker JumpStart"},
        {"key": "E", "text": "SageMaker Model Monitor"}
      ],
      "answer": "A D C"
    },
    {
      "id": 213,
      "type": "单选题",
      "question": "一家公司需要使用高度可扩展的AWS服务监控其ML系统的性能。哪种AWS服务满足这些要求？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "Amazon CloudWatch"},
        {"key": "B", "text": "AWS CloudTrail"},
        {"key": "C", "text": "AWS Trusted Advisor"},
        {"key": "D", "text": "AWS Config"}
      ],
      "answer": "A"
    },
    {
      "id": 214,
      "type": "单选题",
      "question": "哪种AWS服务使基础模型（FMs）可用来帮助用户构建和扩展生成式AI应用程序？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "Amazon Q Developer"},
        {"key": "B", "text": "Amazon Bedrock"},
        {"key": "C", "text": "Amazon Kendra"},
        {"key": "D", "text": "Amazon Comprehend"}
      ],
      "answer": "B"
    },
    {
      "id": 216,
      "type": "单选题",
      "question": "一家电子商务公司正在使用生成式AI聊天机器人响应客户询问。该公司想要测量聊天机器人对公司运营的财务影响。该公司应该使用哪种指标？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "处理的客户询问数量"},
        {"key": "B", "text": "训练AI模型的成本"},
        {"key": "C", "text": "每次客户对话的成本"},
        {"key": "D", "text": "平均处理时间（AHT）"}
      ],
      "answer": "C"
    },
    {
      "id": 217,
      "type": "单选题",
      "question": "一家公司想要基于客户的人口统计和购买模式为其客户找到群组。该公司应该使用哪种算法来满足此要求？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "K最近邻（k-NN）"},
        {"key": "B", "text": "K均值"},
        {"key": "C", "text": "决策树"},
        {"key": "D", "text": "支持向量机"}
      ],
      "answer": "B"
    },
    {
      "id": 218,
      "type": "单选题",
      "question": "一家公司的员工在客户致电客户服务中心时向客户提供产品描述和推荐。这些推荐基于客户所在的位置。该公司想要使用基础模型（FMs）自动化此过程。哪种AWS服务满足这些要求？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "Amazon Macie"},
        {"key": "B", "text": "Amazon Transcribe"},
        {"key": "C", "text": "Amazon Bedrock"},
        {"key": "D", "text": "Amazon Textract"}
      ],
      "answer": "C"
    },
    {
      "id": 219,
      "type": "单选题",
      "question": "一家公司想要将客户服务电子邮件消息上传到Amazon S3以开发业务分析应用程序。消息有时包含敏感数据。该公司想要在每次发现敏感信息时收到警报。哪种解决方案以最少的开发工作完全自动化敏感信息检测过程？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "配置Amazon Macie检测上传到Amazon S3的文档中的敏感信息。"},
        {"key": "B", "text": "使用Amazon SageMaker端点部署大语言模型（LLM）来编辑敏感数据。"},
        {"key": "C", "text": "开发多个正则表达式模式来检测敏感数据。在Amazon SageMaker笔记本上公开正则表达式模式。"},
        {"key": "D", "text": "要求客户避免在电子邮件消息中分享敏感信息。"}
      ],
      "answer": "A"
    },
    {
      "id": 221,
      "type": "多选题",
      "question": "一家全球金融公司已经开发了ML应用程序来分析股市数据并提供股市趋势。该公司想要持续监控应用程序开发阶段，并确保遵循公司政策和行业法规。哪些AWS服务将帮助公司评估合规要求？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "AWS Audit Manager"},
        {"key": "B", "text": "AWS Config"},
        {"key": "C", "text": "Amazon Inspector"},
        {"key": "D", "text": "Amazon CloudWatch"},
        {"key": "E", "text": "AWS CloudTrail"}
      ],
      "answer": "A B"
    },
    {
      "id": 222,
      "type": "单选题",
      "question": "一家公司想要使用ML模型识别社交媒体帖子评论部分的有害语言。该公司不会使用标记数据来训练模型。该公司应该使用哪种策略来识别有害语言？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "使用Amazon Rekognition审核。"},
        {"key": "B", "text": "使用Amazon Comprehend毒性检测。"},
        {"key": "C", "text": "使用Amazon SageMaker内置算法训练模型。"},
        {"key": "D", "text": "使用Amazon Polly监控评论。"}
      ],
      "answer": "B"
    },
    {
      "id": 223,
      "type": "单选题",
      "question": "一家公司正在使用AWS服务部署AI/ML模型。该公司想要为模型的决策过程提供透明度，并为模型输出提供解释。哪种AWS服务或功能满足这些要求？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "Amazon SageMaker Model Cards"},
        {"key": "B", "text": "Amazon Rekognition"},
        {"key": "C", "text": "Amazon Comprehend"},
        {"key": "D", "text": "Amazon Lex"}
      ],
      "answer": "A"
    },
    {
      "id": 224,
      "type": "单选题",
      "question": "一家制造公司想要创建多语言产品描述。哪种AWS服务将自动化此任务？",
      "options": [
        {"key": "A", "text": "Amazon Translate"},
        {"key": "B", "text": "Amazon Transcribe"},
        {"key": "C", "text": "Amazon Kendra"},
        {"key": "D", "text": "Amazon Polly"}
      ],
      "answer": "A"
    }
  ]; // 题库
